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    un重庆时时彩: 从个体内时间方差异方差性发展健康信息特征提取.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201580009393.5

    申请日:

    2015.02.10

    公开号:

    CN106030592A

    公开日:

    2016.10.12

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20150210|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 国际商业机器公司
    发明人: S·瑞玛克斯南; P·莫维尔; 于珂; M·阿库什维奇; S·夏尔马; 薛沛芸
    地址: 美国纽约
    优先权: 2014.02.19 US 14/184,129
    专利代理机构: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人: 袁玥
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201580009393.5

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2016.11.09|||2016.10.12

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    方法、系统和/或计算机程序产品自动提取和选择指示健康护理中的个体后果和个性化计划选择的方差相关特征的最优集合。产生包含时间异方差性特征的候选方差相关病人特征的提取集合。通过识别各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周期,优化来自候选方差相关病人特征的提取集合的各病人特征,其中,该优化产生来自各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周期的方差相关病人特征的最优提取集合。然后对当前病人使用方差相关病人特征的最优提取集合,以预测特定后果和/或产生个性化健康护理治疗计划。

    权利要求书

    1.一种自动提取和选择指示健康护理中的个体后果的方差相关特
    征的最优集合的方法,该方法包括:
    由一个或更多个处理器,产生候选方差相关病人特征的提取集合,
    其中,候选方差相关病人特征的提取集合是时间异方差性特征;
    由一个或更多个处理器,通过识别各病人特征的方差和异方差性
    被最大化的时间周期,优化来自候选方差相关病人特征的提取集合的
    各病人特征,其中,所述优化产生来自各病人特征的方差和异方差性
    被最大化的时间周期的方差相关病人特征的最优提取集合;
    由一个或更多个处理器,比较方差相关病人特征的最优提取集合
    与病人群体的历史数据集合以产生方差相关病人特征的预测集合,其
    中,方差相关病人特征的预测集合预测病人群体的目标健康相关后果;
    由一个或更多个处理器,产生当前病人的方差相关病人特征的当
    前病人最优集合;
    由一个或更多个处理器,比较病人群体的方差相关病人特征的最
    优集合与当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合;
    响应于病人群体的方差相关病人特征的最优集合在预定限制内匹
    配当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合,由一个或更多
    个处理器,确定目标健康相关后果是否匹配当前病人的预定健康相关
    后果;以及
    响应于目标健康相关后果匹配当前病人的预定健康相关后果,由
    一个或更多个处理器,发出与当前病人的预定健康相关后果相关的警
    告。
    2.根据权利要求1所述的方法,其中,各病人特征的方差和异方
    差性被最大化的时间周期通过以下步骤被识别:
    由一个或更多个处理器,产生多个时间段尺寸;
    由一个或更多个处理器,产生多个时间子段尺寸;
    由一个或更多个处理器,产生所述多个时间段尺寸与所述多个时
    间子段尺寸的组合的多个排列;以及
    由一个或更多个处理器,识别特定时间段尺寸与特定时间子段尺
    寸的最优组合,在该最优组合内,各病人特征的方差和异方差性被最
    大化。
    3.根据权利要求1所述的方法,还包括:
    由一个或更多个处理器并且基于当前病人的历史数据建立当前病
    人的方差相关病人特征的当前病人最优集合内的正常方差,其中,正
    常方差被预定为不预测当前病人的医疗状况;
    由一个或更多个处理器,确定当前病人的方差相关病人特征的当
    前病人最优集合是否超过所述正常方差;以及
    响应于确定当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合超
    过所述正常方差,由一个或更多个处理器,发出与当前病人的预定健
    康相关后果有关的警告。
    4.根据权利要求1所述的方法,其中,当前病人的预定健康相关
    后果是治愈当前病人遭受的医疗状况的医疗治疗计划的实现,并且其
    中,所述方法还包括:
    由一个或更多个处理器,确定医疗治疗计划的实现是否在预定时
    间量内治愈当前病人的医疗状况;以及
    响应于确定医疗治疗计划的实现没有在所述预定时间量内治愈当
    前病人的医疗状况,由一个或更多个处理器,选择当前病人的方差相
    关病人特征的新集合,以产生当前病人的方差相关病人特征的新的当
    前病人最优集合。
    5.根据权利要求1所述的方法,还包括:
    由一个或更多个处理器,识别时间异方差性特征的趋势,其中,
    正趋势表示时间异方差性特征的方差的时间上的增加,其中,负趋势
    表示时间异方差性特征的方差的时间上的减少,并且其中,正趋势和
    负趋势描述时间异方差性特征的方差的幅度随时间的变化;以及
    响应于检测到时间异方差性特征的正趋势,由一个或更多个处理
    器发出与当前病人的预定健康相关后果有关的警告。
    6.根据权利要求1所述的方法,其中,由一个或更多个处理器,
    通过最大化随时间的方差趋势(VAROT),产生候选方差相关病人
    特征的提取集合,其中,
    VAROT=f(x,ts,wl,dt,pt,s)
    这里,x=预定的测量病人特点的测量,
    ts=用于观察预定的测量病人特点的观察窗口的起始点,
    wl=观察窗口的长度,
    dt=观察窗口的子单元的长度的增量周期,
    pt=观察窗口的周期类型,其中,周期类型选自包含离散周期和
    滚动周期的组,
    s=在观察窗口中在增量周期内对x限定数据点的所需最少数量的
    稀疏性约束。
    7.根据权利要求6所述的方法,其中,观察窗口的起始点通过与
    当前病人相关的预定事件被触发。
    8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述与当前病人有关的预
    定事件是正施加到当前病人的药理协议的开端。
    9.根据权利要求7所述的方法,其中,所述与当前病人有关的预
    定事件是正对当前病人进行的手术。
    10.根据权利要求7所述的方法,其中,所述与当前病人有关的
    预定事件是当前病人发生的饮食事件。
    11.一种用于自动提取和选择指示健康护理中的个体后果和个性
    化计划选择的方差相关特征的最优集合的计算机程序产品,该计算机
    程序产品包含具有与其一起体现的程序代码的计算机可读存储介质,
    该程序代码能够通过处理器读取和执行以执行包括以下步骤的方法:
    产生候选方差相关病人特征的提取集合,其中,候选方差相关病
    人特征的提取集合是时间异方差性特征;
    通过识别各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周期,优
    化来自候选方差相关病人特征的提取集合的各病人特征,其中,所述
    优化产生来自各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周期的方
    差相关病人特征的最优提取集合;
    比较方差相关病人特征的最优提取集合与病人群体的历史数据集
    合以产生方差相关病人特征的预测集合,其中,方差相关病人特征的
    预测集合预测病人群体的目标健康相关后果;
    产生当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合;
    比较病人群体的方差相关病人特征的最优集合与当前病人的方差
    相关病人特征的当前病人最优集合;
    响应于病人群体的方差相关病人特征的最优集合在预定限制内匹
    配当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合,确定目标健康
    相关后果是否匹配当前病人的预定健康相关后果;以及
    响应于目标健康相关后果匹配当前病人的预定健康相关后果,发
    出与当前病人的预定健康相关后果相关的警告。
    12.根据权利要求11所述的计算机程序产品,其中,各病人特征
    的方差和异方差性被最大化的时间周期通过以下步骤被识别:
    产生多个时间段尺寸;
    产生多个时间子段尺寸;
    产生所述多个时间段尺寸与所述多个时间子段尺寸的组合的多个
    排列;以及
    识别特定时间段尺寸与特定时间子段尺寸的最优组合,在该最优
    组合内,各病人特征的方差和异方差性被最大化。
    13.根据权利要求11所述的计算机程序产品,其中所述方法还包
    括:
    基于当前病人的历史数据建立当前病人的方差相关病人特征的当
    前病人最优集合内的正常方差,其中,所述正常方差被预定为不预测
    当前病人的医疗状况;
    确定当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合是否超过
    所述正常方差;以及
    响应于确定当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合超
    过所述正常方差,发出与当前病人的预定健康相关后果有关的警告。
    14.根据权利要求11所述的计算机程序产品,其中,当前病人的
    预定健康相关后果是治愈当前病人遭受的医疗状况的医疗治疗计划的
    实现,并且其中所述方法还包括:
    确定医疗治疗计划的实现是否在预定时间量内治愈当前病人的医
    疗状况;以及
    响应于确定医疗治疗计划的实现没有在所述预定时间量内治愈当
    前病人的医疗状况,选择当前病人的方差相关病人特征的新集合,以
    产生当前病人的方差相关病人特征的新的当前病人最优集合。
    15.根据权利要求11所述的计算机程序产品,其中由一个或更多
    个处理器,通过最大化随时间的方差趋势(VAROT),产生候选方
    差相关病人特征的提取集合,其中,
    VAROT=f(x,ts,wl,dt,pt,s)
    这里,x=预定的测量病人特点的测量,
    ts=用于观察预定的测量病人特点的观察窗口的起始点,
    wl=观察窗口的长度,
    dt=观察窗口的子单元的长度的增量周期,
    pt=观察窗口的周期类型,其中,周期类型选自包含离散周期和
    滚动周期的组,
    s=在观察窗口中在增量周期内对x限定数据点的所需最少数量的
    稀疏性约束。
    16.一种系统计算机,包括:
    处理器、计算机可读存储器和上面存储能够由处理器执行以执行
    以下步骤的程序指令的计算机可读存储介质:
    产生候选方差相关病人特征的提取集合,其中,候选方差相
    关病人特征的提取集合是时间异方差性特征;
    通过识别各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周
    期,优化来自候选方差相关病人特征的提取集合的各病人特征,其中,
    所述优化产生来自各病人特征的方差和异方差性被最大化的时间周期
    的方差相关病人特征的最优提取集合;
    比较方差相关病人特征的最优提取集合与病人群体的历史数
    据集合以产生方差相关病人特征的预测集合,其中,方差相关病人特
    征的预测集合预测病人群体的目标健康相关后果;
    产生当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合;
    比较病人群体的方差相关病人特征的最优集合与当前病人的
    方差相关病人特征的当前病人最优集合;
    响应于病人群体的方差相关病人特征的最优集合在预定限制
    内匹配当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合,确定目标
    健康相关后果是否匹配当前病人的预定健康相关后果;以及
    响应于目标健康相关后果匹配当前病人的预定健康相关后
    果,发出与当前病人的预定健康相关后果相关的警告。
    17.根据权利要求16所述的计算机系统,还包括:
    用于通过以下步骤识别各病人特征的方差和异方差性被最大化的
    时间周期的程序指令:
    产生多个时间段尺寸;
    产生多个时间子段尺寸;
    产生所述多个时间段尺寸与所述多个时间子段尺寸的组合的多个
    排列;以及
    识别特定时间段尺寸与特定时间子段尺寸的最优组合,在该最优
    组合内,各病人特征的方差和异方差性被最大化。
    18.根据权利要求16所述的计算机系统,还包括:
    用于基于当前病人的历史数据建立当前病人的方差相关病人特征
    的当前病人最优集合内的正常方差的程序指令,其中,所述正常方差
    被预定为不预测当前病人的医疗状况;
    用于确定当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集合是否
    超过所述正常方差的程序指令;以及
    用于响应于确定当前病人的方差相关病人特征的当前病人最优集
    合超过所述正常方差而发出与当前病人的预定健康相关后果有关的警
    告的程序指令。
    19.根据权利要求16所述的计算机系统,其中,当前病人的预定
    健康相关后果是治愈当前病人遭受的医疗状况的医疗治疗计划的实
    现,并且其中,所述计算机系统还包括:
    用于确定医疗治疗计划的实现是否在预定时间量内治愈当前病人
    的医疗状况的程序指令;以及
    用于响应于确定医疗治疗计划的实现没有在预定时间量内治愈当
    前病人的医疗状况而选择当前病人的方差相关病人特征的新的集合以
    产生当前病人的方差相关病人特征的新的当前病人最优集合的程序指
    令。
    20.根据权利要求16所述的计算机系统,还包括:
    用于通过最大化随时间的方差趋势(VAROT)而产生候选方差
    相关病人特征的提取集合的程序指令,其中,
    VAROT=f(x,ts,wl,dt,pt,s)
    这里,x=预定的测量病人特点的测量,
    ts=用于观察预定的测量病人特点的观察窗口的起始点,
    wl=观察窗口的长度,
    dt=观察窗口的子单元的长度的增量周期,
    pt=观察窗口的周期类型,其中,周期类型选自包含离散周期和
    滚动周期的组,
    s=在观察窗口中在增量周期内对x限定数据点的所需最少数量的
    稀疏性约束。

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