Patent RU-2757048-C1 (RU)
Inventor: YAN SYANDUN
IPC: G16H50/30
Filed: 2018-08-17
Granted: 2021-10-11
Abstract: Группа изобретений относится к медицине, а именно к оценке здоровья человека на основе данных большого объема о сне. Предложено терминальное устройство, содержащее систему для реализации способа, причем система содержит блок получения данных о сне для получения разных физиологических данных о теле человека во время сна, причем данные поступают от датчика, установленного на электрической кровати или умной кровати, содержащей электрическую систему контроля; блок хранения данных о сне, содержащий облачный сервер для хранения всех данных о сне, собранных блоком получения данных о сне, при этом облачный сервер выполнен с возможностью взаимодействия с базой данных системы контроля для получения данных о сне в режиме реального времени; блок тренировки с применением данных для предварительной обработки данных о сне и тренировки с применением данных посредством модели обучения искусственного интеллекта для получения индекса физиологического оценивания; блок тренировки модели классификатора для выполнения тренировки модели классификатора на данных о сне, полученных при тренировке модели обучения искусственного интеллекта; и блок генерирования отчета для генерирования отчета об анализе состояния здоровья человека в соответствии с индексом физиологического оценивания человека и моделью классификатора, полученной на основе тренировки с применением данных; при этом блок тренировки с применением данных содержит: препроцессор для обработки данных, предназначенный для отсеивания неполных и неверных данных о сне, хранимых на облачном сервере, и ввода верных данных в модель обучения искусственного интеллекта для тренировки таким образом, чтобы модель обучения искусственного интеллекта могла изучать особенности заболеваний и проводить вычисления с целью получения индекса физиологического оценивания; и автокодировщик для создания сети автокодировщика и итеративной тренировки с применением данных посредством вычисления потерь сети; при этом верные данные после предварительной обработки разделяют на данные о сне с тегом заболевания и данные о сне без тега заболевания, причем данные о сне с тегом заболевания поступают от тела человека, страдающего заболеванием известного типа, в то время как данные о сне без тега заболевания поступают от тела человека с состоянием, соответствующим неизвестному заболеванию; при этом процесс ввода верных данных в модель обучения искусственного интеллекта для тренировки включает: отправку данных о сне без тега заболевания после предварительной обработки в сеть автокодировщика для вычисления и получения неконтролируемых потерь сети, при этом вычислительный метод неконтролируемых потерь сети включает: отправку данных о сне без тега заболевания после предварительной обработки в глубокий автокодировщик сети автокодировщика для получения среднеквадратичной разности между входными значениями и выходными значениями, и присвоение такой разности неконтролируемым потерям сети; отправку данных о сне с тегом заболевания после предварительной обработки в сеть автокодировщика, имеющую те же параметры, что и сеть автокодировщика, для получения выходных данных уменьшения размерности промежуточного слоя и вычисления, нужного для получения контролируемых потерь сети, при этом вычислительный метод контролируемых потерь сети включает: разделение выходных данных уменьшения размерности промежуточного слоя на разные категории в соответствии с тегом заболевания, выявление центральной точки каждой категории, вычисление расстояния от данных той же категории до центральных точек той же категории, и присвоение суммы полученных расстояний контролируемым потерям сети; и регулирование параметров сетевой структуры с использованием алгоритма обратного распространения, итеративную тренировку в рамках двух вышеупомянутых этапов, и остановку итерации после прекращения изменения полученной суммы неконтролируемых потерь сети и контролируемых потерь сети или достижения максимума итераций, причем полученные данные о сне затем используют в качестве индекса физиологического оценивания. Группа изобретений обеспечивает оценку здоровья человека на основе данных большого объема о сне. 3 н. и 4 з.п. ф-лы, 4 ил.