以基于支持向量机的算法为基础的病人状态探测制造技术

本申请涉及以基于支持向量机的算法为基础的病人状态探测。根据本申请，由监督式机器学习技术(诸如支持向量机)所产生的至少一个分类界线来探测病人状态。在一些示例中，使用病人状态探测来做以下至少一件事：控制治疗传递给病人、产生病人提醒、开始数据记录、或者评估病人情况。另外，可基于特征向量和分类界线而确定评估度量，特征向量是基于病人参数信号的特性而确定的。示例的评估度量可基于至少一个特征向量和分类界线之间的距离，和/或多个特征向量随时间相对于分类界线的轨迹。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种用于评估病人状态的系统，包括：用于产生指示病人参数的信号的装置；用于基于所述信号确定特征向量的装置；用于应用基于支持向量机的算法以基于所述特征向量分类病人状态的装置，其中，所述基于支持向量机的算法定义了分类界线；用于在基于所述特征向量分类病人状态后，确定所述特征向量和所述分类界线之间的距离的装置；以及用于基于所述距离的大小为所述病人状态确定评估度量的装置，其中，所述评估度量指示病人状态的严重性。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：D·L·卡尔森，T·J·丹尼森，A·H·休伯，
申请(专利权)人：麦德托尼克公司，
类型：发明
国别省市：美国;US