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申请/专利权人：德克斯康公司
摘要：描述了使用分析物测量结果和机器学习进行疾病预测。在一个或多个具体实施中，能够基于分析物测量结果的特征的组合的稳健性度量和性能度量从分析物测量结果的多个特征中选择该组合，并且能够训练机器学习模型以使用该组合预测健康状况分类。该性能度量能够与预测该健康状况分类的准确性相关联，并且该稳健性度量能够与对分析物传感器制造可变性在准确性上的不灵敏度相关联。一旦被训练，该机器学习模型基于由可穿戴分析物监测装置收集的用户的分析物测量结果来预测用户的该健康状况分类。该特征的组合能够从该用户的分析物测量结果中提取并被输入到该机器学习模型中以预测分类。
主权项：1.一种方法，包括：获得分析物测量结果的多个特征；基于与对分析物传感器的制造可变性的不灵敏度相关联的稳健性度量和与预测健康状况分类相关联的性能度量来选择所述多个特征中的特征的组合；以及训练一个或多个机器学习模型以使用所述特征的组合来预测所述健康状况分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 德克斯康公司 使用分析物测量特征和机器学习的疾病预测
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