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1. DE202022100821 - Ein auf maschinellem Lernen basierendes System zur medizinischen Diagnose von COVID-19 anhand klinischer und labortechnischer Marker

Office
Germany
Application Number 202022100821
Application Date 14.02.2022
Publication Number 202022100821
Publication Date 11.08.2022
Publication Kind U1
IPC
G16H 50/30
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
30for calculating health indices; for individual health risk assessment
G06F 17/15
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
15Correlation function computation
A61B 5/00
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
CPC
A61B 5/00
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
G16H 50/30
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
30for calculating health indices; for individual health risk assessment
G06F 17/15
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
15Correlation function computation ; including computation of convolution operations
G16H 50/20
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
20for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Applicants Chadaga Krishnaraj
Prabhu Srikanth
Sampathila Niranjana
Umakanth Shashikiran
Kasargod Vivekananda Bhat
Agents Hohendorf Kierdorf Patentanwälte PartGmbB
Title
(DE) Ein auf maschinellem Lernen basierendes System zur medizinischen Diagnose von COVID-19 anhand klinischer und labortechnischer Marker
Abstract
(DE)

Ein auf maschinellem Lernen basierendes System zur Durchführung einer medizinischen Diagnose von COVID-19 unter Verwendung von klinischen und Labormarkern, wobei das System umfasst: eine Vorverarbeitungseinheit zum Bereinigen der erhaltenen Datensätze durch Entfernen der redundanten Zeilen und Spalten, wobei die Spalten und Zeilen, die Nullwerte enthalten, entfernt werden und der Datensatz getrimmt wird, und wobei nach der Vorverarbeitung der Datensatz 20 Spalten enthält und die fehlenden Daten mit dem Mittelwert der entsprechenden Spalten imputiert werden; eine Merkmalsverarbeitungseinheit zum Durchführen einer Korrelationsanalyse und zum Bewerten der Merkmalsbedeutung, wobei die Korrelation zwischen den Attributen und dem Etikett unter Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten (PCC) bewertet wird und die Merkmalsbedeutung unter Verwendung von Random Forest und der Shapley-Additiv-Erklärungsmethode (SHAP) bewertet wird; eine SMOTE-Verarbeitungseinheit zur Durchführung einer Überabtastung des erhaltenen bereinigten Datensatzes zur Verbesserung der Unausgewogenheit desselben unter Verwendung der SMOTE-Technik (Synthetic Minority Over-sampling Technique), wobei die SMOTE-Technik synthetisierte Daten unter Verwendung eines K-Nearest-Neighbor-Verfahrens erzeugt; eine Klassifizierungseinheit zur Vorhersage von Covid-19 unter Verwendung verschiedener Klassifizierer, nämlich Random Forest, Logistische Regression, K-Nächster Nachbar und Extreme Gradient Boost (XGboost); und eine Gittersuch-Verarbeitungseinheit zur Optimierung des Systems unter Verwendung einer Gittersuch-Hyperparameter-Abstimmungstechnik, bei der die besten Hyperparameterwerte berechnet werden.