公开(公告)号：AR122109A1

公开(公告)日：2022-08-17

申请号：ARP210101348

申请日：2021-05-17

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE ,  IBM

Inventor： RINGEMANN CHRISTIAN ,  HUSCHTO TONY ,  BUESSER ALEXANDER ,  KLOPFENSTEIN YANNICK ,  RINDERKNECHT MIKE ,  MESTERHAZY DAVID ,  BECKA LARISSA

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/50

Abstract: Se divulga un método para generar un módulo implementado en software para determinar un valor de analito, que comprende, en una disposición de uno o más procesadores de datos: proporcionar un primer conjunto de datos de entrada que indica primeros valores medidos para una pluralidad de parámetros de entrada, en donde los parámetros de entrada comprenden un primer y un segundo parámetro de entrada; y proporcionar un segundo conjunto de datos de entrada que indica segundos valores para la pluralidad de parámetros de entrada, en donde los segundos valores comprenden un valor aumentado para al menos un parámetro de entrada de la pluralidad de parámetros de entrada, en donde el valor aumentado es diferente del primer valor medido para el al menos un parámetro de entrada y se determina al aumentar el primer valor; y el primer valor para al menos un parámetro de entrada restante de la pluralidad de parámetros de entrada. El método, además, comprende: determinar primeros datos de analito que indican una primera pluralidad de valores de analito para un analito al procesar el primer conjunto de datos de entrada mediante un modelo fisiológico; determinar segundos datos de analito que indican una segunda pluralidad de valores de analito para el analito al procesar el segundo conjunto de datos de entrada mediante el modelo fisiológico; determinar un conjunto de datos de entrenamiento tanto de los primeros datos de analito como de los segundos datos de analito; determinar un conjunto de datos de prueba, en donde los datos de prueba del conjunto son diferentes de los datos de entrenamiento del conjunto; proporcionar un modelo de aprendizaje automático implementado en software configurado para determinar un valor de analito para el analito; entrenar el modelo de aprendizaje automático implementado en software mediante el conjunto de datos de entrenamiento; y evaluar el modelo de aprendizaje automático implementado en software mediante el conjunto de datos de prueba. Además, se proporcionan un sistema para generar un módulo implementado en software para determinar un valor de analito, un producto de programa informático para generar un módulo implementado en software para determinar un valor de analito, un método para determinar un valor de analito y un sistema para determinar un valor de analito.

公开(公告)号：AU2021274017A1

公开(公告)日：2022-12-01

申请号：AU2021274017

申请日：2021-05-17

Applicant: HOFFMANN LA ROCHE

Inventor： BECKA LARISSA ,  BÜSSER ALEXANDER ,  HUSCHTO TONY ,  KLOPFENSTEIN YANNICK ,  MESTERHAZY DAVID ,  RINDERKNECHT MIKE ,  RINGEMANN CHRISTIAN

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/50

Abstract: A method is disclosed for generating a software-implemented module for determining an analyte value, comprising, in an arrangement of one or more data processors: providing a first set of input data indicative of first values measured for a plurality of input parameters, the input parameters comprising a first and a second input parameter; and providing a second set of input data indicative of second values for the plurality of input parameters, the second values comprising an augmented value for at least one input parameter from the plurality of input parameters, the augmented value being different from the first value measured for the at least one input parameter and determined by augmenting the first value; and the first value for at least one remaining input parameter from the plurality of input parameters. The method further comprises: determining first analyte data indicative of a first plurality of analyte values for an analyte by processing the first set of input data by a physiological model; determining second analyte data indicative of a second plurality of analyte values for the analyte by processing the second set of input data by the physiological model; determining a set of training data from both the first analyte data and the second analyte data; determining a set of test data, the set test data being different from the set training data; providing a software-implemented machine learning model configured to determine an analyte value for the analyte; training the software-implemented machine learning model by the set of training data; and testing the software-implemented machine learning model by the set of test data. Furthermore, a system for generating a software-implemented module for determining an analyte value, a computer program product for generating a software-implemented module for determining an analyte value, a method for determining an analyte value, and a system for determining an analyte value are provided.