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PATIENT CONDITION DETECTION AND MORTALITY

机译:患者状况检测和死亡率

摘要

When prediction onset of a medical condition for a patient multiple sources of knowledge (112) are aggregated and modeled into a format that is usable by multiple algorithms including an inference algorithm (134) a Bayesian network (136) and a state machine (138). The outputs (116) of the multiple algorithms are then combined to more accurately predict condition onset. For instance several knowledge sources can be input to each of the inference algorithm the Bayesian network and the finite state machine and the outputs of each algorithm are combined optionally weighted etc. to make a final determination of the likelihood that the patient has or will imminently have the specified medical condition.
机译:当针对患者的医疗状况的预测发作时,将多个知识源(112)聚集并建模为可由包括推理算法(134),贝叶斯网络(136)和状态机(138)在内的多种算法使用的格式。 。然后将多个算法的输出(116)组合以更准确地预测条件发作。例如,可以将多个知识源输入到每个推理算法,贝叶斯网络和有限状态机,以及将每个算法的输出进行组合(可选地加权等),以最终确定患者已经或将要具有的可能性。指定的医疗条件。

著录项

  • 公开/公告号IN2013CN05777A

    专利类型

  • 公开/公告日2014-09-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号IN5777/CHENP/2013

  • 发明设计人 CHBAT NICOLAS WADIH;

    申请日2013-07-19

  • 分类号G06F19/30;

  • 国家 IN

  • 入库时间 2022-08-21 15:57:31

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