治疗计划识别制造技术

描述了与治疗计划识别相关联的方法、设备和非暂时性机器可读媒体。治疗计划识别可以包括：接收来自与第二处理资源通信的无线电的第一信令，所述第二处理资源被配置为监测患者的健康数据；在第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第二信令，所述第二处理资源被配置为监测与多个医疗保健提供者相关联的数据；从第一处理资源写入存储器资源数据，所述存储器资源数据至少部分地基于第一信令和第二信令的组合；至少部分地基于表示写入信息和一般健康信息的输入数据，识别表示患者的健康治疗计划的输出数据；以及传输表示健康治疗计划的输出数据。治疗计划的输出数据。治疗计划的输出数据。

【技术实现步骤摘要】
治疗计划识别


[0001]本公开总体涉及与治疗计划识别相关联的设备、非暂时性机器可读媒体和方法。

技术介绍

[0002]存储器资源通常被提供作为计算机或其他电子系统中的内部半导体集成电路。存在许多不同类型的存储器，包含易失性和非易失性存储器。易失性存储器可能需要电源来维持其数据(例如，主机数据、错误数据等)。易失性存储器可以包含随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)和晶闸管随机存取存储器(TRAM)等类型。非易失性存储器可以通过在未通电时保留存储的数据来提供持久数据。非易失性存储器可以包含NAND闪存存储器、NOR闪存存储器和电阻可变存储器(诸如相变随机存取存储器(PCRAM)和电阻式随机存取存储器(RRAM))、铁电随机存取存储器(FeRAM)和磁阻式随机存取存储器(MRAM)(诸如自旋扭矩转移随机存取存储器(STT RAM))等类型。
[0003]电子系统通常包含多个处理资源(例如，一个或多个处理资源)，其可以从合适的位置检索指令并执行指令和/或将执行指令的结果存储到合适的位置(例如，存储器资源)。处理资源可以包含多个功能单元，诸如算术逻辑单元(ALU)电路系统、浮点单元(FPU)电路系统和组合逻辑块，例如，它们可用于通过执行逻辑运算来执行指令，诸如对数据(例如，一个或多个操作数)的AND、OR、NOT、NAND、NOR和XOR以及逆(例如，NOT)逻辑运算。例如，功能单元电路系统可以用于经由多个运算对操作数执行诸如加法、减法、乘法和除法之类的算术运算。
[0004]人工智能(AI)可以结合存储器资源使用。AI可以包含控制器、计算装置或其他系统来执行通常需要人类智能的任务。AI可以包含使用一种或多种机器学习模型。如本文所述，术语“机器学习”是指计算装置能够通过不断将新数据合并到现有统计模型中来通过迭代提高其自身性能的过程。机器学习可促进计算装置的自动学习，无需人工干预或帮助以及相应地调整动作。

技术实现思路

[0005]根据本公开的实施例，提供了一种方法，并且所述方法包括：在第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第一信令，所述第二处理资源被配置为监测患者的健康数据；在所述第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第二信令，所述第二处理资源被配置为监测与多个医疗保健提供者相关联的数据；从所述第一处理资源写入耦合到第一处理资源数据的存储器资源，所述第一处理资源数据至少部分地基于所述第一信令和所述第二信令的组合；至少部分地基于表示存储在所述存储器资源的一部分或所述第一处理资源可访问的其他存储装置中的写入信息和一般健康信息的输入数据，在所述第一处理资源或不同的第三处理资源处识别表示所述患者的健康治疗计划的输出数据；以及经由与所述患者可访问的计算装置的第四处理资源通信的无线电发送的第三信令传
输表示所述健康治疗计划的所述输出数据。
[0006]根据本公开的实施例，提供了一种非暂时性机器可读媒体，所述非暂时性机器可读媒体包括与存储器资源通信的第一处理资源，并且所述存储器资源具有可执行以进行以下操作的指令：在所述第一处理资源、所述存储器资源或两者处接收来自多个来源的多个输入数据，所述多个来源包括患者的移动装置、医疗装置、所述存储器资源的一部分或其他存储装置、保险网络数据库、医疗保健提供者网络数据库、志愿医疗保健提供者网络数据库、手动接收的输入、应急交通工具网络数据库和环境传感器中的至少两个；从所述多个来源中的至少一个请求附加输入数据；将所述接收的输入数据和所接收的附加输入数据从所述第一处理资源写入所述存储器资源；至少部分基于表示从所述第一处理资源写入的数据的输入数据，在所述第一处理资源或第二处理资源处识别表示健康治疗计划的输出数据，所述健康治疗计划包括针对所述患者的诊断、针对所述患者的处方、针对所述患者的运输方法、针对所述患者的治疗位置、可用的志愿提供者或其任何组合；以及通过经由与所述患者的移动装置的第三处理资源通信的无线电发送的信令，向所述患者的所述移动装置传输表示所述健康治疗计划的所述输出数据。
附图说明
[0007]图1是表示根据本公开的多个实施例的用于治疗计划识别的示例性方法的流程图。
[0008]图2是表示根据本公开的多个实施例的用于治疗计划识别的示例性方法的另一流程图。
[0009]图3是表示根据本公开的多个实施例的与其上写有指令的存储器资源通信的处理资源的功能图。
[0010]图4是表示根据本公开的多个实施例的与其上写有指令的存储器资源通信的处理资源的另一功能图。
[0011]图5是表示根据本公开的多个实施例的用于治疗计划识别的示例性方法的又一流程图。
[0012]图6是表示根据本公开的多个实施例的用于治疗计划识别的示例性方法的另一流程图。
[0013]图7是表示根据本公开的多个实施例的用于治疗计划识别的示例性方法的又一流程图。
具体实施方式
[0014]描述了与治疗计划识别相关的设备、机器可读媒体和方法。确定在何处和何时寻求医疗治疗可以包含确定去哪里(例如，医院、诊所、虚拟预约等)、确定保险可涵盖哪些治疗和/或服务，以及确定如何前往提供者处(例如，开车、救护车等)，等等。做出决定后，例如，患者可能会发现他们选择的提供者(例如，急诊室、初级护理医师等)可能需要等待很长时间，或者可能没有可用的医疗装置来治疗患者。在这种情况下，患者可能会离开提供者到别处寻求治疗，这会耗费患者的时间和金钱。如本文所用，“医疗保健提供者”和“提供者”可互换使用。
[0015]本公开的示例可以通过利用来自患者、提供者、应急交通工具、云服务、包含一般健康信息的数据库或其组合的可用数据来为患者识别健康治疗计划。如本文所用，健康治疗计划可以包含针对患者的诊断、处方、运输方法、治疗地点、提供者或其任何组合。例如，健康治疗计划可以包含基于与患者相关联的信息确定患者可能患有耳部感染并且可以安排虚拟(例如，远程医疗)预约。在另一个示例中，健康治疗计划可以指示患者应该乘坐救护车A前往急诊科A以治疗潜在的心脏病发作。例如，患者可以访问移动装置上的应用程序并提供有关疾病的信息，并且通过使用来自多个来源的信息，可以利用机器学习模型来确定成本最低(例如，有或没有保险涵盖)、距离最短和/或行程时间最短，和/或具有所需的医疗装置(例如，X
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射线、血液分析等)等的提供者(例如，医院、专家等)和/或运输选项等等，以改善治疗结果、客户满意度或两者。
[0016]本公开的示例可以包含用于治疗计划识别的方法，包含：在第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第一信令，该第二处理资源被配置为监测患者的健康数据；在第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第二信令，该第二处理资源被配置为监测与多个医疗保健提供者相关联的数据；以及从第一处理资源写入耦合到第一处理资源数据的存储器资源，该第一处理资源数据至少部分地基于第一信令和第二信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法(791)，包括：在第一处理资源(340、454)处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第一信令，所述第二处理资源被配置为监测患者的健康数据(792)；在所述第一处理资源处接收来自与第二处理资源通信的无线电的第二信令，所述第二处理资源被配置为监测与多个医疗保健提供者相关联的数据(793)；从所述第一处理资源写入耦合到第一处理资源数据的存储器资源(338、456)，所述第一处理资源数据至少部分地基于所述第一信令和所述第二信令的组合(794)；至少部分地基于表示存储在所述存储器资源的一部分或所述第一处理资源可访问的其他存储装置中的写入信息(104、106、108)和一般健康信息(102)的输入数据，在所述第一处理资源或不同的第三处理资源处识别表示所述患者的健康治疗计划(110、112、114)的输出数据(795)；以及经由与所述患者可访问的计算装置的第四处理资源通信的无线电发送的第三信令传输表示所述健康治疗计划的所述输出数据(796)。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括经由所述第三信令将表示所述健康治疗计划的所述输出数据传输到与所述多个医疗保健提供者中的一个医疗保健提供者、应急交通工具、保险提供者、志愿医疗保健提供者网络或其任何组合相关联的至少一个其他接收器。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，进一步包括：在所述第一处理资源处接收来自与第五处理资源通信的无线电的第四信令，所述第五处理资源被配置为监测与多个应急交通工具相关联的数据(234)；以及从所述第一处理资源写入耦合到所述第一处理资源数据的存储器资源，所述第一处理资源数据至少部分地基于所述第一信令、所述第二信令和所述第四信令的组合。4.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：在所述第一处理资源处接收来自与第六处理资源通信的无线电的第五信令，所述第六处理资源被配置为监测与志愿医疗保健提供者网络相关联的数据(232)；以及从所述第一处理资源写入耦合到所述第一处理资源数据的存储器资源，所述第一处理资源数据至少部分地基于所述第一信令、所述第二信令、所述第四信令和所述第五信令的组合。5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中识别表示所述健康治疗计划的所述输出数据包括利用经训练的机器学习模型基于与所述第一信令和所述第二信令相关联的数据、所述一般健康数据以及先前所接收的与健康治疗计划相关联的信令和相关数据来识别表示所述健康治疗计划的所述输出数据。6.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，进一步包括至少部分地基于在第一处理资源处接收的与表示所述健康治疗计划的所述输出数据的结果相关联的反馈(575)来识别表示所述健康治疗计划的所述输出数据。7.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中识别表示所述健康治疗计划的所述输出数据包括确定针对所述患者的诊断(687)、确定针对所述患者的处方、确定针对所述患者的运输方法、确定针对所述患者的治疗位置或其任何组合(576)。8.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，进一步包括：经由所述患者的移动装置(683)的应用程序在所述第一处理资源处接收来自所述患者
的手动输入，所述手动输入包括个人患者数据、患者健康数据或其组合；以及从所述第一处理资源写入耦合到所述第一处理资源数据的存储器资源，所述第一处理资源数据至少部分地基于所述第一信令、所述第二信令和所述手动输入的组合。9.一种非暂时性机器可读媒体，包括与存储器资源(338、456)通信的第一处理资源(340、454)，所述存储器资源具有可执行以进行以下操作的指令：在所述第一处理资源、所述存储器资源或两者处接收(342)来自多个来源(683、218、104、228、226、224)的多个输入数据，所述多个来源包括患者的移动装置、医疗装置、所述存储器资源的一部分或其他存储装置、保险网络数据库、医疗保健提供者网络数据库、志愿医疗保健提供者网络数据库、手动接收的输入、应急交通工具网络数据库和环境传感器中的至少两个；从所述多个来源中的至少一个请求(344)附加输入数据；将所述接收的输入数据和所接收的附加输入数据从所述第一处理资源写入(346)所述存储器资源；至少部分基于表示从所述第一处理资源写入的数据的输入数据，在所述第一处理资源或第二处理资源处识别(348)表示健康治疗计划的输出数据，所述健康治疗计划包括针对所述患者的诊断(686)、针对所述患者的处方(686、110)、针对所述患者的运输方法、针对所述患者的治疗位置、可用的志愿提供者或其任何组合；以及通过经由与所述患者的移动装置的第三处理资源通信的无线电...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：美光科技公司，
类型：发明
国别省市：