凤凰合伙(利兹)有限公司克里斯·贝迪斯获国家专利权
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龙图腾网获悉凤凰合伙(利兹)有限公司申请的专利数据转换/症状评分获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112542242B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010993862.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权数据转换/症状评分是由克里斯·贝迪斯;马修·斯蒂克兰;弗兰克·海丝特;安吉·沙玛设计研发完成，并于2020-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本数据转换/症状评分在说明书摘要公布了：一种用于生成与负面健康后果相关的定量值的计算机系统，该计算机系统包括：转换模块，其被配置为接收与患者相关联的多个数据项集合，每个集合包括描述符以及该事件影响患者的时间。转换模块生成训练数据结构，该训练数据结构包括：针对每个患者的所选特征的阵列，每个所选特征与表示分数的数值相关联，该分数指示该特征与负面健康后果的预测的相关性；以及指示患者是否表现负面健康后果的标签；以及机器学习模型，其使用训练数据结构进行训练，从而可操作来为具有至少一些特征的患者生成与负面健康后果相关的定量值。
本发明授权数据转换/症状评分在权利要求书中公布了：1.一种计算机系统，其用于生成与患者的负面健康后果相关的定量值，所述计算机系统包括： 转换模块，所述转换模块被配置为接收多个数据项集合，每个集合与所述患者相关联，并且每个数据项包括描述符以及该描述符应用的时间，所述转换模块被配置为生成多个训练数据结构，每个训练数据结构包括针对每个患者的所选特征的阵列，每个所选特征与表示分数的数值相关联，所述分数指示该特征与所述负面健康后果的预测的相关性；以及指示所述患者是否表现所述负面健康后果的标签，每个训练数据结构具有对应于不同的相应负面健康后果的不同标签；和 多个机器学习模型，每个机器学习模型在相应训练数据结构上训练，以便可操作来为具有至少一些特征的患者生成与相应负面健康后果相关的定量值，但针对所述至少一些特征的负面健康后果的状况是未知的，其中使用具有不同的所选特征集合的训练数据结构来训练相关于不同的相应负面健康后果所训练的至少一些机器学习模型，所述不同的所选特征集合具有包括至少一些共同特征的不同集合。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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