• 专利标题: 基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型
  • 专利标题(英): Bayesian causal relationship network models for healthcare diagnosis and treatment based on patient data
  • 申请号: CN201580058049.5
    申请日: 2015-09-11
  • 公开(公告)号: CN107111603A
    公开(公告)日: 2017-08-29
  • 发明人: N·R·纳莱恩V·R·阿科梅夫V·维穆拉帕利
  • 申请人: 博格有限责任公司
  • 申请人地址: 美国田纳西州
  • 专利权人: 博格有限责任公司
  • 当前专利权人: 博格有限责任公司
  • 当前专利权人地址: 美国田纳西州
  • 代理机构: 北京市金杜律师事务所
  • 代理商 陈文平; 徐志明
  • 优先权: 62/049,148 20140911 US
  • 国际申请: PCT/US2015/049552 2015.09.11
  • 国际公布: WO2016/040725 EN 2016.03.17
  • 进入国家日期: 2017-04-25
  • 主分类号: G06F17/00
  • IPC分类号: G06F17/00
基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型
摘要:
本发明提供了用于健康护理分析的系统、方法和计算机可读介质。接收对应于多位患者的数据。解析所述数据来产生针对多个变量的标准化数据,所述标准化数据是针对每位患者的超过一个变量而产生。使用贝叶斯网络算法基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型。所述因果关系网络模型包括与多种医学状况或医疗药物相关的变量。在另一个方面中,接收医学状况或药物的选择。从因果关系网络模型确定子网络。所述子网络包括与选定的医学状况或药物相关的一个或多个变量。鉴定针对选定的医学状况或药物的一个或多个预测因子。
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