[发明专利]用于医疗保健应用中的机器学习定位模型的交互式阴性解释的系统、用户接口和方法有效
| 申请号： | 201980088777.9 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN113272915B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | M.西尼克 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06N3/08;G06F3/0482;G16H50/20;G06N5/04;G06T7/00;G06F3/0354;G06F3/0488 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种方法和系统，用于评估机器学习模型，该机器学习模型从患者或者从其获得的样本的2D或3D图像提供关于患者的疾病状态的预测。机器学习模型从图像产生疾病状态的预测。该方法涉及在工作站的显示器上呈现患者或者从其获得的样本的图像，以及与预测相关联的风险得分或分类。该图像被用突出来进一步增强，以指示出图像中影响了机器学习模型所产生的预测的一个或多个区域。提供工具，用户可通过该工具来突出图像中用户认为对于疾病状态而言可疑的一个或多个区域。由机器学习模型对用户突出的区域执行推理。经由显示器向用户呈现推理的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 医疗保健 应用 中的 机器 学习 定位 模型 交互式 阴性 解释 系统 用户 接口 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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