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摘要：本文中所公开的实施方案可提供用于预测及减轻骨髓瘤患者的双特异性抗体治疗例如辉瑞的埃纳妥单抗Elranatamab的副作用的数字医疗支持。副作用可能包括细胞因子释放综合征CRS、感染例如败血症、神经毒性例如外周神经病变、血细胞减少症例如中性粒细胞减少症等。这些副作用可基于从患者穿戴式装置被动收集的数据、患者输入于健康护理应用程序的数据及诸如血液检测数据的其他数据来预测。经训练的机器学习模型可用于预测这些副作用。由于可在副作用发作之前对其进行预测，因此主动介入对于改善骨髓瘤患者的健康护理结果可能是可行的。
主权项：1.一种经计算机实施的方法，其包括：治疗前，检索在由患者运算装置执行的指定应用程序上由患者输入的第一健康数据；该治疗前，检索由指定穿戴式装置被动地收集的第二健康数据；针对该第一健康数据及该第二健康数据运用机器学习模型以判定该患者在该治疗后是否可能会经历细胞因子释放综合征；以及响应该患者可能会经历该细胞因子释放综合征的判定，触发临床医生控制面板上的通知。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辉瑞公司 用于检测细胞因子释放综合征的穿戴式伴侣
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