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：AU2020394499A1

公开(公告)日：2022-04-28

申请号：AU2020394499

申请日：2020-11-25

Applicant: IBM

Inventor： GIOVANNINI ANDREA ,  CHALOULOS GEORGIOS ,  FLOETHER FREDERIK ,  LUSTENBERGER PATRICK ,  MESTERHAZY DAVID ,  RAVIZZA STEFAN ,  SLOTTKE ERIC

IPC: G06N20/20 ,  G06N7/00

Abstract: Aspects of the present invention disclose a method for verifying labels of records of a dataset. The records comprise sample data and a related label out of a plurality of labels. The method includes one or more processors dividing the dataset into a training dataset comprising records relating to a selected label and an inference dataset comprising records with sample data relating to the selected label and all other labels out of the plurality of labels. The method further includes dividing the training dataset into a plurality of learner training datasets that comprise at least one sample relating to the selected label. The method further includes training a plurality of label-specific few-shot learners with one of the learner training datasets. The method further includes performing inference by the plurality of trained label-specific few-shot learners on the inference dataset to generate a plurality of sets of predicted label output values.