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公开（公告）号CN122953510A | 申请号CN202480080627.4 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人柏林夏里特医学院公法法人 |
分类号G16H50/20(2018.01), G16H50/30(2018.01), G16H50/70(2018.01), G06F18/24(2023.01), G06N20/00(2019.01) | 优先权2024.01.09 DE 102024100425.8 | 申请日2024-12-23 |
公开日2026-10-20 | 发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597893424900003 |
源数据页码157 | 专利语言zh | |
本发明涉及一种用于对在预定时间段内由先兆子痫引起的并发症的发生进行分类的计算机实现的方法，包括：将第二机器学习算法(A2)应用于(S3)患者的医学参数的第二数据集(DS2)，以对在预定时间段内由先兆子痫引起的并发症的发生进行分类；以及输出(S4)表示在预定时间段内由先兆子痫引起的并发症的发生的类。本发明还涉及一种用于对在预定时间段内由先兆子痫引起的并发症的发生进行分类的系统(1)。
附图 1