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申请/专利权人：杨森研发有限责任公司
申请日：2022-10-14
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118215967A
主分类号：G16H10/40
分类号：G16H10/40;G16H10/20;G16H10/60;G16H50/70
优先权：["20211014 US 17/501119"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种临床试验场所评估系统，该临床试验场所评估系统应用机器学习技术来进行以下操作：基于与候选临床试验协助者诸如，临床试验场所或临床试验研究人员相关联的患者索赔数据或其他数据来预测用于临床试验的候选临床试验协助者的招募绩效。在训练阶段，训练系统基于与历史临床试验相关联的历史招募数据和与同那些试验相关联的这些临床试验协助者相关联的患者索赔数据或其他数据来训练该机器学习模型。在预测阶段，该机器学习模型被应用于与候选临床试验协助者相关联的索赔数据或其他数据以预测招募绩效。
主权项：1.一种用于生成机器学习模型的方法，所述机器学习模型预测对用于进行未来临床试验的患者量的估计，所述方法包括：获得训练数据，所述训练数据包括针对与一组历史临床试验协助者相关联的一组历史临床试验的历史招募数据，以及描述与所述历史临床试验协助者相关联的历史电子健康记录的历史电子健康记录数据；识别与所述一组历史临床试验相关联的一个或多个患者群组数据集，每个患者群组数据集包括所述历史电子健康记录数据的子集，所述历史电子健康记录数据的所述子集与对应历史临床试验协助者有关，并且将患者识别为满足与由所述对应历史临床试验协助者执行的对应历史临床试验相关联的资格标准；针对所述患者群组数据集中的每个患者群组数据集生成相应特征集；训练所述机器学习模型，使得所述机器学习模型将针对所述患者群组数据集的所述相应特征集映射到与所述一组历史临床试验相关联的历史招募数据；以及输出所述机器学习模型以供预测系统应用于预测所述未来临床试验的所述患者量的估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杨森研发有限责任公司 使用患者索赔和历史数据来预测临床试验协助者的绩效
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