特許
J-GLOBAL ID：202103008936162080
神経障害を識別及び監視するための機械学習ベースのシステム
発明者：
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出願人/特許権者：
,
代理人 (1件)：
特許業務法人浅村特許事務所
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-522316
公開番号（公開出願番号）：特表2020-537579
出願日： 2018年10月17日
公開日（公表日）： 2020年12月24日
要約：
人工知能ベースのシステムを利用して患者における神経障害を診断及び監視するシステム及び方法。本システムは、複数のセンサーと、トレーニングされた機械学習ベースの診断及び監視ツールの集合と、出力デバイスとを備え得る。複数のセンサーは、神経障害に関連するデータを収集し得る。トレーニングされた診断ツールは、様々な神経障害についてのリスク・アセスメントを割り当てるためにセンサー・データを使用することを学習する。トレーニングされた監視ツールは、経時的に障害の動向を追跡し、関連する処置の投与を勧告又は変更するために使用され得る。本システムの目的は、専門的にトレーニングされた神経科医からの入力を必要とすることなしに、患者における神経障害の存在及び重大度の正確な評価を与えることである。
請求項（抜粋）：
患者における神経障害を診断するためのシステムであって、前記システムは、
i. プロセッサ及びメモリと通信している少なくとも1つのセンサーであって、
a. プロセッサ及びメモリと通信している前記少なくとも1つのセンサーが、前記患者から生患者データを取得し、
i. 前記生患者データが、ビデオ記録及びオーディオ記録のうちの少なくとも1つを備える、少なくとも1つのセンサーと、
ii. 前記プロセッサ及び前記メモリと通信しているデータ処理モジュールであって、
a. 前記データ処理モジュールが、前記生患者データを処理された診断データに変換する、データ処理モジュールと、
iii. 前記データ処理モジュールと通信している診断モジュールであって、
a. 前記診断モジュールが、トレーニングされた診断システムを備え、
i. 前記トレーニングされた診断システムが、複数の診断モデルを備え、
1. 前記複数の診断モデルの各々が、前記処理された診断データの少なくとも1つの態様に分類を割り当てるようにトレーニングされた複数のアルゴリズムを備え、
ii. 前記トレーニングされた診断システムが、前記患者についての診断予測を出力するために、前記複数の診断モデルの前記分類を統合する、診断モジュールと
を備える、システム。
IPC (3件)：
A61B 5/00
, A61N 1/36
, G06N 20/00
A61B5/00 D
, A61N1/36
, G06N20/00
4C053JJ02
, 4C053JJ03
, 4C053JJ04
, 4C053JJ05
, 4C053JJ06
, 4C053JJ18
, 4C053JJ27
, 4C117XA04
, 4C117XB01
, 4C117XB06
, 4C117XC02
, 4C117XD03
, 4C117XE18
, 4C117XE43
, 4C117XF03
, 4C117XJ14
, 4C117XJ24
, 4C117XJ32
, 4C117XJ35
, 4C117XK33
, 4C117XL01
, 4C117XL06
, 4C117XL14
, 4C117XL23
