[發明專利]醫療機器合成數據和對應事件生成

在審

• 申請號: 202010324565.0
• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111863236A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 拉維·索尼;張敏;戈帕爾·B·阿維納什;文卡塔·拉特南·薩里帕利;管嘉匯;迪比亞喬蒂·帕蒂;馬梓力
• 申請（專利權）人: 通用電氣精準醫療有限責任公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 侯穎媖;錢慰民

本發明題為“醫療機器合成數據和對應事件生成”。本發明公開了用于醫療機器時間序列事件數據生成的系統、裝置、指令和方法。示例性合成時間序列數據生成裝置將使用第一人工智能網絡模型來生成包括多通道時間序列數據和相關聯的注釋的合成數據集。示例性裝置將使用第二人工智能網絡模型相對于真實數據集分析合成數據集。當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第一分類時，示例性裝置將使用來自第二人工智能網絡模型的反饋來調整第一人工智能網絡模型。當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第二分類時，示例性裝置將輸出合成數據集。

技術領域

本公開整體涉及合成數據，并且更具體地，涉及醫療機器合成數據和對應事件的生成。

背景技術

本節中的陳述僅提供與本公開相關的背景信息，并且可能不構成現有技術。

醫療保健環境諸如醫院或診所包括信息系統，諸如醫院信息系統(HIS)、放射線信息系統(RIS)、臨床信息系統(CIS)和心血管信息系統(CVIS)；以及存儲系統，諸如圖片歸檔和通信系統(PACS)、圖書館信息系統(LIS)和電子病歷(EMR)。例如，所存儲的信息可以包括患者用藥醫囑、病史、成像數據、測試結果、診斷信息、管理信息和/或計劃信息。大量的信息是可用的，但是這些信息可能被存入需要單獨訪問、搜索和檢索的各種獨立系統中。由于相關聯的系統的技術限制，醫療保健數據之間的相關性仍然難以捉摸。

此外，醫療保健提供商的整合形成了跨地域分布的醫院網絡，在這些醫院網絡中與系統的物理接觸太昂貴。與此同時，轉介醫師希望更直接訪問報告中的支持性數據以及更好的合作渠道。醫師具有更多患者、更少時間并且被淹沒在海量數據中，并且他們渴望得到幫助。然而，大數據集是計算機驅動的解決方案(諸如神經網絡和其他“人工智能”)所必需的以幫助人類臨床醫生進行分析、優化、改進和/或其他決策支持。此類大數據集通常是缺失的或無法使用當前系統和限制條件獲得。

發明內容

本發明公開了用于醫療機器時間序列事件數據生成的系統、裝置、指令和方法。

某些示例提供了合成時間序列數據生成裝置。該示例性裝置包括存儲指令的存儲器；以及用于執行指令的至少一個處理器。示例性處理器將使用第一人工智能網絡模型至少生成包括多通道時間序列數據和相關聯的注釋的合成數據集；并且使用第二人工智能網絡模型相對于真實數據集分析合成數據集。當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第一分類時，示例性處理器將使用來自第二人工智能網絡模型的反饋來調整第一人工智能網絡模型。當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第二分類時，示例性處理器將輸出合成數據集。

某些示例提供了至少一種有形計算機可讀存儲介質，該至少一種有形計算機可讀存儲介質包括指令，這些指令在被執行時使至少一個處理器至少：使用第一人工智能網絡模型生成包括多通道時間序列數據和相關聯的注釋的合成數據集；使用第二人工智能網絡模型相對于真實數據集分析合成數據集；當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第一分類時，使用來自第二人工智能網絡模型的反饋來調整第一人工智能網絡模型；并且當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第二分類時，輸出合成數據集。

某些示例提供了用于生成合成時間序列數據和相關聯的注釋的計算機實現的方法。該示例性方法包括：使用至少一個處理器、使用第一人工智能網絡模型生成包括多通道時間序列數據和相關聯的注釋的合成數據集。該示例性方法包括使用至少一個處理器、使用第二人工智能網絡模型相對于真實數據集分析合成數據集。該示例性方法包括：當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第一分類時，使用至少一個處理器、使用來自第二人工智能網絡模型的反饋來調整第一人工智能網絡模型。該示例性方法包括：當第二人工智能網絡模型將合成數據集分類為第二分類時，使用至少一個處理器輸出合成數據集。

附圖說明

圖1是包括用于患者的醫療設備和相關聯的監測設備的示例性系統的框圖。

圖2A至圖2D是用于生成合成的一維時間序列數據的示例性系統的框圖。