SYSTÈME DE SURVEILLANCE ET DE FOURNITURE D'ALERTES D'UN RISQUE DE CHUTE PAR PRÉDICTION DU RISQUE DE SOUFFRIR DE SYMPTÔMES LIÉS À UNE(DES) PRESSION(S) ARTÉRIELLE(S) ET/OU À UNE FRÉQUENCE CARDIAQUE ANORMALE
UNIVERSITY OF PITTSBURGH-OF THE COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION
发明人:
YANG, Eunice Eun Young
申请号：
USUS2019/031042
公开号：
WO2019/217368A1
申请日:
2019.05.07
申请国别(地区):
US
年份:
2019
代理人:
摘要：
A method of predicting the risk of experiencing symptoms related to abnormal blood pressure and/or heart rate that includes obtaining subject heart rate variability data representing a number of HRV parameters, wherein the subject HRV data is generated based on heartbeat data obtained from an individual wearing a heart parameter sensor, providing the subject HRV data as an input to an artificial intelligence system, wherein the artificial intelligence system has been previously trained using training and test HRV data representing the number of HRV parameters obtained from a plurality of test subjects, and analyzing temporal data changes in or indicated by the subject HRV data in the artificial intelligence system to determine whether the individual is at risk of experiencing symptoms related to abnormal blood pressure and/or heart rate placing them at risk of a fall.Procédé de prédiction du risque de souffrir de symptômes liés à une pression artérielle et/ou à une fréquence cardiaque anormale qui consiste à obtenir des données de variabilité de fréquence cardiaque du sujet représentant un certain nombre de paramètres de HRV, les données de HRV du sujet étant générées sur la base de données de battement du cœur obtenues à partir d'un individu portant un capteur de paramètre cardiaque, fournissant les données de HRV du sujet en tant qu'entrée à un système d'intelligence artificielle, le système d'intelligence artificielle ayant été préalablement formé à l'aide de données de HRV de test et de formation représentant le nombre de paramètres de HRV obtenus à partir d'une pluralité de sujets d'essai, et analysant des changements de données temporelles dans ou indiqués par les données de HRV du sujet dans le système d'intelligence artificielle pour déterminer si l'individu risque de subir des symptômes liés à une pression artérielle et/ou à une fréquence cardiaque anormale le faisant risquer de chuter.
