【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、机器学习是计算机科学领域中人工智能的子集，其通常使用统计技术使计算机能够“学习”(即，逐步提高特定任务的性能)数据，而无需进行明确的编程。
技术实现思路
1、通常，本说明书中描述的主题的一个创新方面可体现在包括接收代表患者的医疗记录的数据的行为的方法中，所述患者已被诊断出患有糖尿病。方法包括使用机器学习系统确定低血糖事件的预测的比率的动作，所述机器使用代表多个患者的医疗记录的数据以及各个患者低血糖事件的相应比率的数据进行训练。方法还包括产生患者的预测的比率的动作。
2、前述实施方案和其它实施方案可各自任选地包括一个或多个以下特征，单独地或组合地。多个患者中的每个可使用相同类型的基础胰岛素。方法可包括如下动作：使用第二机器学习系统确定低血糖事件的第二预测的比率，第二机器使用代表第二多个患者的医疗记录的数据和各个第二患者的低血糖事件的相应比率进行训练，其中第二多个患者中的每个使用第二类型的基础胰岛素，第二种类型的基础胰岛素不同于第一种类型的基础胰岛素，并且比较第一预...
【技术保护点】
1.一种计算装置实施的方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的计算装置实施的方法，其中所述多个患者中的每个使用相同类型的基础胰岛素。
3.根据权利要求1或2所述的计算装置实施的方法，其中在所述方法中进一步包括：
4.根据权利要求3所述的计算装置实施的方法，其进一步包括基于所述比较为所述患者推荐基础胰岛素。
5.根据权利要求1所述的计算装置实施的方法，其进一步包括通过向所述机器学习系统提供对应于第二多个患者中每个的医疗记录的数据，确定所述第二多个患者的低血糖事件的多个预测的比率；
6.根据权利要求1所述的计算装...
【技术特征摘要】
1.一种计算装置实施的方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的计算装置实施的方法，其中所述多个患者中的每个使用相同类型的基础胰岛素。
3.根据权利要求1或2所述的计算装置实施的方法，其中在所述方法中进一步包括：
4.根据权利要求3所述的计算装置实施的方法，其进一步包括基于所述比较为所述患者推荐基础胰岛素。
5.根据权利要求1所述的计算装置实施的方法，其进一步包括通过向所述机器学习系统提供对应于第二多个患者中每个的医疗记录的数据，确定所述第二多个患者的低血糖事件的多个预测的比率；
6.根据权利要求1所述的计算装置实施的方法，其进一步包括通过向所述机器学习系统提供与...
【专利技术属性】
技术研发人员：F·L·周，F·J·J·希门尼斯，吴晓卉，
申请(专利权)人：赛诺菲，
类型：发明
国别省市：
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