[发明专利]基于组合的研究建议系统和方法

摘要

展现机器学习引擎。所公开的推荐引擎生成训练的机器学习模型的集合，该模型在已知的基因组数据集和对应的已知临床结果数据集上被训练。每个模型可以根据其性能指标或描述训练模型性质的其他属性进行表征。模型的属性还可以涉及一个或多个潜在研究项目，可能包括药物反应研究/药物或复合研究/收集的数据类型或其他主题。潜在研究项目可以根据与潜在研究项目共享共同属性的模型的性能或特征指标进行排序。根据模型指标具有较高排序的项目被认为是可能最有见地的目标。

主权项

临床研究项目机器学习计算机系统，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，耦合所述处理器并配置为存储：代表来自队列的组织样本的基因组数据集；临床结果数据集，与所述队列相关联并且代表治疗后组织样本的临床结果；和其中所述基因组数据集和所述临床结果数据涉及多个潜在研究项目；和至少一个建模引擎，根据存储在至少一个存储器中的软件指令在最后一个处理器上可执行，并将所述处理器配置为：获得一组预测模型模板；基于所述预测模型模板组并且作为基因组数据集和临床结果数据集的函数，产生训练的临床结果预测模型的集合，其中各训练的临床结果预测模型包括表示对应的训练的临床结果预测模型的属性的模型特征指标；根据取决于多个训练的临床结果预测模型的预测模型特征指标的排序标准，产生选自多个潜在研究项目的潜在研究项目的排序列表；和使装置呈现所述潜在研究项目的排序列表。