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PREDICTION OF ADVERSE DRUG REACTION BASED ON MACHINE-LEARNED MODELS USING PROTEIN FUNCTION SCORES AND CLINICAL FACTORS

机译:基于机器学习模型的不良药物反应预测使用蛋白质功能评分和临床因素

摘要

The present disclosure predicts adverse reaction to drugs based on individual genetic and clinical information. The system receives as an input to the system gene sequence information and clinical information for a subject, and determines one or more scores (e.g., protein function score, clinical factor score, drug safety score) based on that information, where the scores can indicate subject's risk of having the adverse drug reaction. The system provides a representation of the prediction and/or information about the associated phenotype for display on a user interface in a client device (e.g., a physician's device).
机译:本公开内容基于个体遗传和临床信息预测对药物的不良反应。 系统接收到系统基因序列信息和对象的临床信息的输入,并根据该信息确定一个或多个评分(例如,蛋白质功能评分,临床因子评分,药物安全评分,其中分数可以指示 受试者具有不良药物反应的风险。 该系统提供关于相关表型的预测和/或信息的表示,用于在客户端设备(例如,医师的设备)中的用户界面上显示。

著录项

  • 公开/公告号WO2021211881A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-10-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CIPHEROME INC.;

    申请/专利号WO2021US27537

  • 发明设计人 LEE IN GU;KIM MIN SANG;

    申请日2021-04-15

  • 分类号G06F19;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:51:14

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