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Machine learning systems and methods for assessing medical interventions for utilization review

机译:用于评估利用审查医疗干预的机器学习系统和方法

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:公开了用于确定医疗干预措施的适当性的系统和方法。 在一个实施例中,用于确定所选医疗干预的适当性的机器学习系统包括与健康相关的数据源,与第一个类型的至少一个数据文件以及第二类型的第二数据文件提供的健康相关的数据源 。 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,并将至少一个先前培训的计算机学习模型应用于归一化数据文件以产生预测 输出。 预测输出可以包括与所选择的医疗干预的适当性相关的置信水平。

著录项

  • 公开/公告号US11205516B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-21

    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;G06N20;G06N5/04;G16H30/40;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:55:37

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