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Machine Learning Systems and Methods For Assessing Medical Interventions For Utilization Review

机译:机器学习系统和方法,以评估医学干预以供使用

摘要

Systems and methods are disclosed for determining the appropriateness of medical interventions. In one embodiment, a machine learning system for determining the appropriateness of a selected medical intervention includes health-related data sources, the health-related data sources providing at least one data file of a first type, and a second data file of a second type. A machine learning module is configured to receive the first and second data files, perform a normalization procedure on at least one of the first and second data files, and apply at least one previously trained machine learning model to the normalized data files to produce a prediction output. The prediction output may include a confidence level associated with an appropriateness of the selected medical intervention.
机译:公开了用于确定医学干预的适当性的系统和方法。在一个实施例中,一种用于确定所选择的医学干预的适当性的机器学习系统包括与健康有关的数据源,与健康有关的数据源提供至少一个第一类型的数据文件和第二类型的第二数据文件。 。机器学习模块被配置为接收第一和第二数据文件,对第一和第二数据文件中的至少一个执行归一化过程,并且将至少一个先前训练过的机器学习模型应用于归一化的数据文件以产生预测输出。预测输出可以包括与所选医学干预的适当性相关联的置信度。

著录项

  • 公开/公告号US2020075164A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DANIEL M. LIEBERMAN;

    申请/专利号US201816122100

  • 发明设计人 DANIEL M. LIEBERMAN;

    申请日2018-09-05

  • 分类号G16H50/20;G06N5/04;G06N99;G06F17/30;G16H30/40;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:19:13

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