公开(公告)号：HUE066908T2

公开(公告)日：2024-09-28

申请号：HUE17178771

申请日：2017-06-29

Applicant: F HOFFMANN LA ROCHE AG

Inventor： RUECKERT FRANK ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS ,  WEILBACH JULIANE

IPC: G16H40/63 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

公开(公告)号：RU2744908C1

公开(公告)日：2021-03-17

申请号：RU2020102487

申请日：2018-06-29

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE

Inventor： RUECKERT FRANK ,  WEILBACH JULIANE ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS

IPC: G16H40/63 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

Abstract: Изобретениеотноситсяк средствамраспознаваниярабочегосостояниясенсорадлянепрерывногомониторированиягликемии. Техническийрезультатзаключаетсяв повышениивероятностиобнаруженияпотенциальнойпроблемыс рабочимсостояниемсенсора. Принимаютданныенепрерывногомониторирования, относящиесяк работесенсораи содержащиесжатыеданныемониторирования. Осуществляютобеспечениеобученногоалгоритмаобучениядляраспознаваниярабочегосостояниясенсора, характеризующегофункциюсенсора, причемалгоритмобученияобученв соответствиис наборомобучающихданных, содержащимисторическиеданныеи сжатыеобучающиеданные. Распознаютрабочеесостояниесенсорапутеманализаданныхнепрерывногомониторированияприпомощиобученногоалгоритмаобучения. Выдаютвыходныеданные, указывающиенараспознанноерабочеесостояниесенсора. Историческиеданныесостоятизданных, собранных, зарегистрированныхи/илиизмеренныхпередпроцессомраспознаваниярабочегосостояния. Сжатыеданныемониторированияи сжатыеобучающиеданныеполучаютметодомлинейнойрегрессиии/илиметодомсглаживанияв результатеуменьшенияихразмера, причемнаразныхэтапахсжатияданныемониторированияи обучающиеданныесодержатданныезасекунду, данныезаминутуи/илистатистическиеданные, включающиев себяхарактеристическиезначения, такиекакпараметрысенсора, дисперсия, шумилискоростьизменения. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 9 табл., 14 ил.

公开(公告)号：ES2978865T3

公开(公告)日：2024-09-23

申请号：ES17178771

申请日：2017-06-29

Applicant: F HOFFMANN LA ROCHE AG

Inventor： RUECKERT FRANK ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS ,  WEILBACH JULIANE

IPC: G16H40/63 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

公开(公告)号：PL3422222T3

公开(公告)日：2024-07-15

申请号：PL17178771

申请日：2017-06-29

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE

Inventor： RUECKERT FRANK ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS ,  WEILBACH JULIANE

IPC: G16H40/63 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

公开(公告)号：CA3066900C

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CA3066900

申请日：2018-06-29

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE

Inventor： RUECKERT FRANK ,  WEILBACH JULIANE ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS

IPC: G01D18/00 ,  G01N27/416 ,  G01N37/00 ,  G06N20/00 ,  G16H40/40

Abstract: The present disclosure refers to a method for detecting an operation status for a sensor, the method, in a state machine, comprising: receiving continuous monitoring data related to an operation of a sensor; providing a trained learning algorithm for detecting an operation status for the sensor which signifies a sensor function, wherein the learning algorithm is trained according to a training data set comprising historical data; detecting an operation status for the sensor by analyzing the continuous monitoring data with the trained learning algorithm; and providing output data indicating the detected operation status for the sensor. Further, a state machine system is provided, the state machine having one or more processors configured for data processing and for performing a method for detecting an operation status for a sensor.

公开(公告)号：CA3066900A1

公开(公告)日：2019-01-03

申请号：CA3066900

申请日：2018-06-29

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE

Inventor： RUECKERT FRANK ,  WEILBACH JULIANE ,  NUERNBERG FRANK-THOMAS

IPC: G01D18/00 ,  G01N27/416 ,  G01N37/00 ,  G06N20/00 ,  G16H40/40

Abstract: The present disclosure refers to a method for detecting an operation status for a sensor, the method, in a state machine, comprising: receiving continuous monitoring data related to an operation of a sensor; providing a trained learning algorithm for detecting an operation status for the sensor which signifies a sensor function, wherein the learning algorithm is trained according to a training data set comprising historical data; detecting an operation status for the sensor by analyzing the continuous monitoring data with the trained learning algorithm; and providing output data indicating the detected operation status for the sensor. Further, a state machine system is provided, the state machine having one or more processors configured for data processing and for performing a method for detecting an operation status for a sensor.