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Machine Learning Systems For Surgery Prediction and Insurer Utilization Review

机译:用于手术预测和保险公司使用率审查的机器学习系统

摘要

Systems and methods are disclosed for surgery prediction. One method includes receiving, from a patient interacting with a survey user interface, a set of survey results, then applying at least one previously trained machine learning model (e.g., one or more artificial neural networks) to the survey results to generate a prediction output. The prediction output includes (i) a first confidence level associated with whether the patient is a surgical candidate for a particular surgical procedure; and, optionally, (ii) a set of second confidence levels associated with a respective set of surgical outcomes. Such systems and methods may be used, for example, by surgeons, health care providers, and insurers performing utilization review.
机译:公开了用于手术预测的系统和方法。一种方法包括从与调查用户界面进行交互的患者接收一组调查结果,然后将至少一个先前训练过的机器学习模型(例如,一个或多个人工神经网络)应用于调查结果以生成预测输出。预测输出包括:(i)与患者是否为特定手术程序的手术候选人相关的第一置信度; (ii)一组与相应的手术结果相关的第二置信度。这样的系统和方法可以由例如外科医生,健康护理提供者和执行利用情况审查的保险公司使用。

著录项

  • 公开/公告号US2019378618A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-12-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DANIEL M. LIEBERMAN;

    申请/专利号US201816004205

  • 发明设计人 DANIEL M. LIEBERMAN;

    申请日2018-06-08

  • 分类号G16H50/20;G06N3/08;G06N5/04;G06N99;G16H10/20;G16H20/40;G06Q40/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:25:12

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