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申请/专利权人：康尔福盛303公司
摘要：一种方法可以包括通过应用机器学习模型来识别与临床医师相关的轮班，所述机器学习模型经过训练以基于与临床医师相关的一系列事务记录来识别与临床医师相关的一个或更多个轮班。至少基于与临床医师相关的轮班，可以将临床医师识别为可能参与危害行为。响应于确定出临床医师可能参与危害行为而激活保护工作流程。所述保护工作流程可以配置为防止临床医师参与危害行为以及配置为收集与危害行为相关的证据。还公开了相关方法和制品。
主权项：1.一种基于机器学习的安全控制系统，其包括：至少一个数据处理器；以及至少一个存储器，其存储指令，所述指令在由至少一个数据处理器执行时产生包括以下各项的操作：通过至少应用机器学习模型来识别与第一临床医师相关的第一轮班，所述机器学习模型包括概率机器学习模型，所述概率机器学习模型经过训练以至少基于与第一临床医师相关的一系列事务记录来识别第一临床医师处于上班状态或下班状态的概率以及与第一临床医师相关的一个或更多个轮班；至少基于识别的与第一临床医师相关的第一轮班来确定第一临床医师可能参与危害行为；以及响应于确定出第一临床医师可能参与危害行为而激活保护工作流程，所述保护工作流程包括配置废弃站、生成警报或激活监视装置的至少一个。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 康尔福盛303公司 基于机器学习的安全控制器
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