[发明专利]计算机实现的方法和系统在审
申请号: | 202010599297.3 | 申请日: | 2020-06-28 |
公开(公告)号: | CN112133388A | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
发明(设计)人: | V·博纳格里;R·帕蒂尔;N·塔那维鲁;黄建;V·P·艾 | 申请(专利权)人: | IQVIA有限公司 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H15/00;G16H10/20;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 刘新宇 |
地址: | 美国新*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 计算机 实现 方法 系统 | ||
1.一种计算机实现的方法,包括:
获得在临床试验场所收集到的调查数据;
选择与所述临床试验场所相对应的模型集,
其中,所述模型集中所包括的各模型被训练为基于在所述临床试验场所收集到的历史调查数据来识别用于指示与所述调查数据相关联的依从性风险的一个或多个指标的不同的集合;
使用所述模型集,基于针对所述一个或多个指标的集合的子评分来确定所述临床试验场所的评分,其中,所述子评分是基于所述调查数据相对于所述历史调查数据而确定的,
其中,所述评分表示所述调查数据与表示所述依从性风险的至少一个指标相关联的可能性;以及
基于所述临床试验场所的评分来向所述临床试验场所提供所述依从性风险的指示。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述依从性风险与由所述模型集识别为表示与所述调查数据相关联的监管机构所指定的不良事件的数据记录的子集相关联。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述依从性风险指示所述数据记录的子集中所包括的所有数据记录尚未被报告给所述监管机构。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述依从性风险指示所述数据记录的子集中所包括的一个或多个数据记录尚未被报告给所述监管机构。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,
所述依从性风险指示所述数据记录的子集可能在超过用于报告所述不良事件的阈值时间段的时间段内被报告给所述监管机构。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,用于报告所述不良事件的阈值时间段由(i)发现所述不良事件的第一时间点、以及(ii)所述不良事件被报告给所述监管机构的第二时间点来定义。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述模型集包括:
第一模型,其被训练为识别表示所述依从性风险的一个或多个指标的第一集合;以及
第二模型,其被训练为识别表示所述依从性风险的一个或多个指标的第二集合;以及
确定所述临床试验场所的评分包括:
基于相对于所述一个或多个指标的第一集合处理所述调查数据,来确定所述调查数据的第一子评分;
基于相对于所述一个或多个指标的第二集合处理所述调查数据,来确定所述调查数据的第二子评分;以及
组合所述第一子评分和所述第二子评分以确定所述临床试验场所的评分。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括:
判断为所述第一模型所提供的输出与所述第二模型所提供的输出相比可能具有更高的准确率;以及
基于判断为所述第一模型所提供的输出与所述第二模型所提供的输出相比可能具有更高的准确率:
向所述第一子评分分配第一权重,以及
向所述第二子评分分配第二权重,其中,所述第一权重的值超过所述第二权重的值;以及
其中,组合所述第一子评分和所述第二子评分以确定所述临床试验场所的评分包括:基于被分配给所述第一子评分的第一权重和被分配给所述第二子评分的第二权重来组合所述第一子评分和所述第二子评分。
9.根据权利要求2所述的方法,还包括:
判断为所述评分满足阈值;以及
基于判断为所述评分满足阈值而判断为所述临床试验场所是风险相关临床场所。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,选择与所述临床试验场所相对应的模型集包括:
确定与所述临床试验场所相关联的一个或多个属性;
识别模型集,所述模型集中的各模型被训练为处理表示所述一个或多个属性的数据;
针对所述模型集中所包括的各模型,计算反映通过模型所生成的预测与所述调查数据相关的可能性的相关度评分;以及
从所述模型集中选择被确定为具有满足阈值的相关度评分的模型的子集。
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