Systems for diagnostic decision support utilizing machine learning techniques are provided. A library of physiological data (1500) from prior patients can be utilized to train a classification component (1560). Physiological data, including time parameterized data, can be mapped (1540, 1545, 1550) into finite discrete hyperdimensional space for classification. Dimensionality and resolution may be dynamically optimized. Classification mechanisms (1560) may incorporate recognition of quantitative interpretation information and exogenous effects. A radial expansion or contraction around a time-parameterized patient descriptor may be utilized to select library data for use in an analysis.L'invention concerne des systèmes d'aide à la décision diagnostique utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Une bibliothèque de données physiologiques (1500) provenant de patients précédents peut être utilisée pour former un élément de classification (1560). Des données physiologiques, notamment des données à paramètre temporel, peuvent être mappées (1540, 1545, 1550) en un espace discret fini hyperdimensionnel en vue d'une classification. La dimensionnalité et la résolution peuvent être optimisées de manière dynamique. Des mécanismes de classification (1560) peuvent incorporer la reconnaissance d'informations d'interprétation quantitative et des effets exogènes. Une expansion ou une contraction radiale autour d'un descripteur de patient à paramètre temporel peut être utilisée pour sélectionner des données de bibliothèque pour une utilisation dans une analyse.
