METHOD AND SYSTEM FOR IDENTIFYING SUBJECTS WHO ARE POTENTIALLY IMPACTED BY A MEDICAL CONDITION

• Main Authors: CHEVREFILS, CLAUDIA, LAPOINTE, DAVID, SYLVESTRE, JEAN PHILIPPE
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 24.09.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DIAGNOSIS; HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA; HUMAN NECESSITIES; HYGIENE; IDENTIFICATION; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; PHYSICS; SURGERY

Subjects who are potentially impacted by a medical condition are identified. An experimental group includes subjects having a positive indication for a specific criterion related to the medical condition in their medical profiles. A control groups includes subjects having a negative indication for the specific criterion. An artificial intelligence system is trained using the specific criterion and secondary characteristics of the subjects of the experimental and control groups to construct a classifier for the medical condition. The classifier is used to extract a target group of subjects from a population of subjects. A medical profile of each subject of the target group is marked as potentially affected by the medical condition. A system includes the artificial intelligence system and a database for storing the medical profiles. Deep learning or machine learning may be used to analyze medical images such as retinal images. Des sujets qui sont potentiellement affectés par un problème de santé sont identifiés. Un groupe expérimental comprend des sujets présentant une indication positive concernant un critère spécifique relatif au problème de santé dans leurs profils médicaux. Un groupe témoin comprend des sujets présentant une indication négative concernant le critère spécifique. Un système d'intelligence artificielle est entraîné à l'aide du critère spécifique et des caractéristiques secondaires des sujets des groupes expérimentaux et témoins pour établir un classificateur concernant le problème de santé. Le classificateur est utilisé pour extraire un groupe cible de sujets d'une population de sujets. Un profil médical de chaque sujet du groupe cible est marqué comme étant potentiellement affecté par le problème de santé. Un système comprend le système d'intelligence artificielle et une base de données pour stocker les profils médicaux. Un apprentissage profond ou apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser des images médicales telles que des images rétiniennes.