DE102020125937A1

DE102020125937A1 - Verfahren und System zur Datenverarbeitung

Info

Publication number: DE102020125937A1
Application number: DE102020125937.9A
Authority: DE
Inventors: Stephan Hofmann
Original assignee: Ming Dev GbR Vertretungsberechtigter Ges Stephan Hofmann 18439 Stralsund; Ming Dev GbR Vertretungsberechtigter Gesellschafter Stephan Hofmann 18439 Stralsund
Current assignee: Ming Dev GbR Vertretungsberechtigter Ges Stephan Hofmann 18439 Stralsund; Ming Dev GbR Vertretungsberechtigter Gesellschafter Stephan Hofmann 18439 Stralsund
Priority date: 2020-10-05
Filing date: 2020-10-05
Publication date: 2022-04-07

Abstract

Die vorliegende Anmeldung betrifft ein System zur Datenverarbeitung, umfassend:- Mittel zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes (aAbc) von einem Nutzer (N) bei einem Nutzer (N), insbesondere umfassend wenigstens eine Information (A) über den Nutzer;- Mittel zum Auslesen des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere um die Information (A) über den Nutzer aus dem Datensatz zu ermitteln, bevorzugt unter Verwendung einer ersten Datenbank (DB1);- Mittel zum Ableiten weitergehender Informationen (A') über den Nutzer, die auf dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), basieren, wobei das Mittel (130) zum Ableiten weitergehender Informationen (A') wenigstens eine künstliche Intelligenz (KI) umfasst, die aus dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), eine weitere Information (A') ableitet;- Mittel zum Erstellen eines zweiten Datensatzes für den Nutzer, wobei der zweite Datensatz (f(A')) auf Basis des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere der Information (A), unter Verwendung einer zweiten Datenbank (DB2) erstellt wird, wobei die erste Datenbank (DB1) von der zweiten Datenbank (DB2) verschieden ist;- Mittel zum Ausgeben des zweiten Datensatzes (f(A')) an den Nutzer (N) in einer vorbestimmten Form (P(A')), insbesondere als Plan.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie ein System zur Datenverarbeitung.
Im Bereich der Datenverarbeitung werden häufig Informationen über die Nutzer benötigt und/oder verwendet, bspw. um die Nutzer zu identifizieren.
Derartige Daten werden auch als Nutzerdaten bezeichnet, und fallen in den Bereich der personenbezogenen Daten.
Diese Daten sind ein hochwertiges Gut und gilt es zu schützen. Insbesondere dann, wenn die personenbezogenen Daten bspw. Patientendaten umfassen, wie bspw. den Gesundheitszustand.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher eines der obengenannten Probleme zu adressieren, insbesondere soll eine Vorrichtung / Verfahren vorgeschlagen werden, welches eine hohe Datensicherheit gewährleistet, insbesondere gegenüber dem Zugriff Dritter.
Erfindungsgemäß wird somit ein System zu Datenverarbeitung vorgeschlagen, umfassend: Mittel zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes von einem Nutzer bei einem Nutzer, insbesondere umfassend wenigstens eine Information über den Nutzer; Mittel zum Auslesen des ersten Datensatzes, insbesondere um die Information über den Nutzer aus dem Datensatz zu ermitteln, bevorzugt unter Verwendung einer ersten Datenbank; Mittel zum Ableiten weitergehender Informationen über den Nutzer, die auf dem ersten Datensatz, insbesondere der Information, basieren, wobei das Mittel zum Ableiten weitergehender Informationen wenigstens eine künstliche Intelligenz umfasst, die aus dem ersten Datensatz, insbesondere der Information, eine weitere Information ableitet; Mittel zum Erstellen eines zweiten Datensatzes für den Nutzer, wobei der zweite Datensatz auf Basis des ersten Datensatzes, insbesondere der Information, unter Verwendung einer zweiten Datenbank erstellt wird, wobei die erste Datenbank von der zweiten Datenbank verschieden ist; Mittel zum Ausgeben des zweiten Datensatzes an den Nutzer in einer vorbestimmten Form, insbesondere als Plan.
Das Mittel zum Abfragen kann bspw. mit einer Eingabeeinheit für den Nutzer verbunden sein oder dieses umfassen. Die Eingabeeinheit kann bspw. als Display oder dergleichen ausgebildet sein. Der Nutzer kann mittels dieser Eingabeeinheit Daten für das System bereitstellen. Das Mittel zum Abfragen erhält also den ersten Datensatz bevorzugt von einer Eingabeeinheit, die dazu eingerichtet ist, einen ersten Datensatz von einem Nutzer aufzunehmen. Der erste Datensatz umfasst dabei wenigstens eine Information über den Nutzer, wie bspw. einen körperlichen Zustand des Nutzers. Hierfür wiest die Eingabeeinheit bspw. ein Informationsfeld aus, mit welchem dem Nutzer aufgezeigt wird, welche Daten das System benötigt. Das Mittel zum Abfragen kann auch als Abfrageeinheit oder als Eingabe- und Abfrageeinheit bezeichnet werden.
Als Information über den Nutzer werden hierin insbesondere all jene Substantive und Adjektive verstanden, die einen insbesondere physiologischen und/oder psychologischen Zustand des Nutzers beschreiben. Diese Informationen können bspw. in einem Text oder Audiodatei eingebettet sein, der hierin insbesondere als erster Datensatz verstand wird. Der Nutzer gibt also bspw. in der Eingabeeinheit ein: „Ich habe starke Kopfschmerzen.“ und das System erkennt darin „stark“ und „Kopfschmerzen“ als Information.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden diese Informationen automatisch eingelesen, bspw. mittels einer Bilderkennung, insbesondere einer Gesichtserkennung, oder einer anderen elektrischen oder optischen Erfassung, wie bspw. einer Pulsmessung.
Das Mittel zum Auslesen ist bspw. mit dem Mittel zum Abfragen verbunden und dazu eingerichtet, eine Information über den Nutzer aus dem Datensatz zu ermitteln. Die Information kann bspw. im Datensatz versteckt sein oder durch den Nutzer falsch wiedergegeben sein, bspw. durch Schreibfehler. Das Mittel zum Auslesen ist also dazu eingerichtet, aus dem ersten Datensatz bestimmte Informationen zu entnehmen. Hierfür kann das Mittel zum Auslesen bspw. über spezielle Algorithmen verfügen, die bspw. eine Wortvervollständigung oder Synonymsuche durchführen. Das Mittel zum Auslesen ist bevorzugt auch als Mittel zum Abgleichen ausgebildet, bspw. um die ausgelesenen Datensatz und/oder einer darin enthaltenen Information mit weiteren Daten abzugleichen, die bspw. in einer Datenbank hinterlegt sind. Das Mittel zum Auslesen kann auch als Ausleseeinheit oder als Auslese- und Abgleichseinheit bezeichnet werden.
Der Abgleich des ersten Datensatzes bzw. der wenigstens einen Information über den Nutzer mit den Daten auf der ersten Datenbank erfolgt dabei bevorzugt mittels einer Logik, die dazu eingerichtet ist, Wörter miteinander abzugleichen und andere geeignete Eingabequellen auszuwerten.
Sofern eine Information aus dem ersten Datensatz mittels des Abgleiches verifiziert worden ist, wird aus dieser Information eine weitergehende Information abgeleitet. Dies erfolgt insbesondere durch das Mittel zum Ableiten weitergehender Informationen, welches bevorzugt mit dem Mittel zum Auslesen verbunden ist.
Es wird also insbesondere vorgeschlagen, dass aus der verifizierten Information eine weitergehende Information abgeleitet wird. Dies erfolgt bevorzugt unter Verwendung einer künstlichen Intelligenz. Sofern bspw. aus einer Information: Kopfschmerzen die weitergehende Information: Migräne abgeleitet werden soll, wird insbesondere vorgeschlagen, dass die künstliche Intelligenz ein neuronales Netz umfasst bzw. auf einem neuronalen Netz aufgebaut ist.
Anschließend wird auf Basis dieser weitergehenden Information ein zweiter Datensatz erstellt, der insbesondere vom ersten Datensatz verschieden ist. Dieser zweite Datensatz wird insbesondere unter Verwendung einer zweiten Datenbank erzeugt, die von der ersten Datenbank verschieden ist. Bspw. wird auf Grund der weitergehenden Information: Migräne ein zweiter Datensatz umfassend einen Bewegungs- und Ernährungsplan erstellt.
Ferner umfasst die Vorrichtung Mittel zum Ausgeben des zweiten Datensatzes. Diese Mittel können bspw. eine Schnittstelle oder ein Display sein.
Vorzugsweise umfasst die künstliche Intelligenz wenigstens ein neuronales Netz, welches dazu eingerichtet ist, folgende Schritte vorzunehmen: Wichten der Informationen über den Nutzer durch das neuronale Netz; Bewerten (234) der Informationen (A) über den Nutzer (N) durch das neuronale Netz.
Es wird also insbesondere vorgeschlagen ein neuronales Netz zu verwenden und die Informationen des Nutzers zu wichten und zu bewerten. Die Funktionsweise des neuronalen Netzes wird unterstehend insbesondere unter zur Hilfenahme der 3 ff. erläutert.
Vorzugsweise basiert die künstliche Intelligenz auf wenigstens zwei voneinander verschiedenen Datenbanken, die von der ersten Datenbank verschieden sind.
Die künstliche Intelligenz verwendet also insbesondere zwei unterschiedliche Datenbanken, nämliche eine zentrale Datenbank, die allgemeine Daten und Regeln umfasst, und eine dezentrale Datenbank, die spezielle Regeln und Nutzerdaten umfasst.
In einer bevorzugten Ausführungsform ist die zentrale Datenbank nicht Bestandteil des Systems und die dezentrale Datenbank Bestandteil des Systems. Es wird also insbesondere vorgeschlagen, die Nutzerdaten auf dem System selbst zu speichern und die allgemeinen Daten bei einem zentralen System abzurufen.
Ein solches Vorgehen erhöht die Datensicherheit insbesondere in Bezug auf persönliche Krankheitsdaten bzw. Patientendaten um ein Vielfaches. Das hierin vorgeschlagene System sowie das hierin vorgeschlagene Verfahren schützen also die Nutzerdaten durch nichtzentrale Lagerung wesentlich besser, als bisher bekannte Datenbankenstrukturen, bei denen sämtliche Nutzerdaten aller Nutzer zentral gelagert werden.
Vorzugsweise ist das Mittel zum Ableiten weiterer Informationen auch dazu eingerichtet, weitere Datensätze vom Nutzer abzufragen, insbesondere um die weitere Information zu verifizieren.
Das System ist also insbesondere dazu eingerichtet, Rückfragen an den Nutzer zu stellen, insbesondere um bestimmten Informationen zu verifizieren, bspw. weil der ersten Datensatz unklar war, insbesondere auf Grund von Rechtschreibfehlern und/oder unklarer Angaben.
Vorzugsweise erfolgt das Abfragen weiterer Datensätze unter Verwendung der ersten Datenbank.
Es wird also insbesondere vorgeschlagen, dass die Rückfragen des Systems auf Basis der ersten Datenbank durchgeführt werden. Bspw. umfasst die erste Datenbank keine Daten zur Information des Nutzers. In diesem Falle würde das System den Nutzer darauf hinweise, insbesondere mit der Aufforderung den ersten Datensatz abzuändern, also bspw. den Freitext umzuformulieren und andere Wörter zu verwenden.
Vorzugsweise wird zum Erstellen des zweiten Datensatzes ein Algorithmus verwendet, der von der künstlichen Intelligenz verschieden ist und dazu eingerichtet ist, verschiedene zweite Datensätze zu erstellen.
Vorzugsweise umfasst das System ferner Mittel zum wiederholten Abfragen des ersten Datensatzes bei dem Nutzer, insbesondere nach einer vorbestimmten Zeit.
Das System ist also insbesondere auch dazu eingerichtet, den Nutzer nach einer vorbestimmten Zeit nach dem Erfolg des zweiten Datensatzes anzufragen. Die aus dieser Rückfrage gewonnenen Informationen werden insbesondere dazu verwendet, die Daten auf der dritten und vierten Datenbank zu optimieren bzw. die dritte und die vierte Datenbank zu optimieren.
Vorzugsweise umfasst das System ferner Mittel zum weiteren Abgleichen des ersten Datensatzes aus einem ersten Abfragen und einem wiederholten Abfragen des ersten Datensatzes, wobei das Ergebnis des Abgleiches den zwei voneinander verschiedenen Datenbanken zur Verfügung gestellt wird.
Erfindungsgemäß wird ferner ein Verfahren zur Datenverarbeitung vorgeschlagen, insbesondere zur Erstellung eines Planes, umfassend die Schritte: erstes Abfragen eines ersten Datensatzes von einem Nutzer bei einem Nutzer, insbesondere umfassend wenigstens eine Information über den Nutzer; Auslesen des ersten Datensatzes, insbesondere um die Information über den Nutzer aus dem Datensatz zu ermitteln, bevorzugt unter Verwendung einer ersten Datenbank; Ableiten weitergehender Informationen über den Nutzer, die auf dem ersten Datensatz, insbesondere der Information, basieren, wobei das Ableiten weiterer Informationen wenigstens unter Verwendung einer künstlichen Intelligenz erfolgt, die aus dem ersten Datensatz, insbesondere der Information, eine weitere Information ableitet; Erstellen eines zweiten Datensatzes, insbesondere eines Planes für den Nutzer, wobei der zweite Datensatz auf Basis des ersten Datensatzes, insbesondere der Information, unter Verwendung einer zweiten Datenbank erstellt wird, wobei die erste Datenbank von der zweiten Datenbank verschieden ist; Ausgeben des zweiten Datensatzes an den Nutzer in einer vorbestimmten Form, insbesondere als Plan.
Vorzugsweise umfasst die künstliche Intelligenz wenigstens ein neuronales Netz, welches dazu eingerichtet ist, folgende Schritte vorzunehmen: Wichten der Informationen über den Nutzer durch das neuronale Netz; Bewerten der Informationen über den Nutzer durch das neuronale Netz.
Vorzugsweise basiert die künstliche Intelligenz auf wenigstens zwei voneinander verschiedenen Datenbanken, die von der ersten Datenbank verschieden sind.
Vorzugsweise werden zum Ableiten weitergehender Informationen weitere Datensätze vom Nutzer abgefragt, insbesondere um die weitere Information zu verifizieren.
Vorzugsweise erfolgt das Abfragen weiterer Datensätze unter Verwendung der ersten Datenbank.
Vorzugsweise wird zum Erstellen des zweiten Datensatzes ein Algorithmus verwendet, der von der künstlichen Intelligenz verschieden ist und dazu eingerichtet ist, verschiedene zweite Datensätze zu erstellen.
Vorzugsweise umfasst das Verfahren ferner den Schritt: wiederholtes Abfragen des ersten Datensatzes bei dem Nutzer, insbesondere nach einer vorbestimmten Zeit.
Vorzugsweise umfasst das Verfahren ferner den Schritt: weiteres Abgleichen des ersten Datensatzes aus einem ersten Abfragen und einem wiederholten Abfragen des ersten Datensatzes, wobei das Ergebnis des Abgleiches den zwei voneinander verschiedenen Datenbanken zur Verfügung gestellt wird.
Erfindungsgemäß wird ferner ein Computerprogramm[produkt] vorgeschlagen, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer oder eine Vorrichtung/Systems wie vorstehend oder nachstehend beschrieben, diesen bzw. dieses dazu veranlassen, ein vorstehend und/oder nachstehend beschriebenes Verfahren auszuführen.
Das Computerprogramm[produkt] ist insbesondere derart ausgeführt, dass es als Applikation auf einem smart device ausgeführt werden kann, also bspw. als mobile App auf einem Smartphone.
Die vorliegende Erfindung wird nun nachfolgend exemplarisch anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die begleitenden Figuren näher erläutert, wobei für gleiche oder ähnliche Baugruppen dieselben Bezugszeichen verwendet werden.

1 zeigt einen schematischen Aufbau eines Systems zur Datenverarbeitung.
2 zeigt einen schematischen Ablauf eines Verfahrens zur Datenverarbeitung.
3A zeigt den schematischen Aufbau und die Funktionsweise eines neuronalen Netzes.
3B zeigt den beispielhaften Ablauf der Wichtung von Informationen durch ein neuronales Netz in zwei Ebenen.
3C zeigt den Ablauf der Datenverarbeitung mit Hilfe eines neuronalen Netzes und voneinander unterschiedlichen Datenbanken.
4 zeigt ein Zusammenspiel der Datenbanken.

1 zeigt ein System 100 zur Datenverarbeitung.
Das System 100 umfasst ein Mittel 110 zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes, ein Mittel 120 zum Auslesen des ersten Datensatzes, ein Mittel 130 zum Ableiten weitergehender Informationen, ein Mittel 140 zum Erstellen eines zweiten Datensatz und ein Mittel 150 zum Ausgeben.
Das Mittel 110 zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes aAbc(N) erfasst den ersten Datensatz aAbc bei einem Nutzer N, bspw. mittels einer Eingabeeinheit, in die der Nutzer den Datensatz aAbc eingibt. Der Datensatz kann bspw. eine Beschreibung des körperlichen und/o geistigen Zustandes des Nutzers sein.
In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Mittel 110 zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes aAbc eine Eingabeeinheit, die insbesondere ein Touchscreen, ein Mikrofon oder andere Schnittstellen zu dritten technischen Systemen umfasst.
Der abgefragte Daten aAbc wird anschließend an das Mittel 120 zum Auslesen des ersten Datzensatzes aAbc übergeben.
Das Mittel 120 zum Auslesen des ersten Datensatzes aAbc ermittelt aus dem ersten Datensatz aAbc sämtliche relevanten Informationen A über den Nutzer N. Hierfür ist das Mittel 120 zum Auslesen des ersten Datensatzes aAbc mit einer ersten Datenbank DB1 verbunden. In der ersten Datenbank sind im Wesentlichen alle, über Nutzer relevanten Informationen in Form von Daten A, B, C, ... hinterlegt, also bspw. sämtliche geistigen und körperlichen Symptome, wie bspw. Kopfschmerzen, Knieschmerzen, Übelkeit, etc.
Durch einen Datenabgleich mit der Datenbank DB1 ermittelt das Mittel 120 zum Auslesen des ersten Datensatzes aAbc sämtliche, relevanten Informationen A, wie bspw. Kopfschmerzen, aus dem ersten Datensatz aAbc, insbesondere unter Verwendung einer einfachen Logik.
Die relevante Information A über den Nutzer N, bspw. Kopfschmerzen, wird anschließend an das Mittel 130 zum Ableiten weitergehender Informationen übergeben.
Das Mittel 130 zum Ableiten weitergehender Informationen A' über den Nutzer N ist dazu eingerichtet, auf Basis des ersten Datensatzes aAbc, insbesondere der Information A, eine weitergehende Information A' abzuleiten. Dies kann bspw. direkt aus der Information A selbst erfolgen und/oder durch weitere Rückfragen A'? beim Nutzer N erfolgen.
Hierfür weist das Mittel 130 zum Ableiten weiterer Informationen A' wenigstens eine künstliche Intelligenz KI auf, die insbesondere wie vorstehend oder nachstehend beschrieben ausgeführt ist. Die künstliche Intelligenz KI ermittelt also aus der Information A, bspw. Kopfschmerzen, die weitergehende Information A', bspw. Migräne.
Die weitergehende Information A', bspw. Migräne, wird anschließend an das Mittel 140 zum Erstellen eines zweiten Datensatzes für den Nutzer N übergeben.
Das Mittel 140 zum Erstellen eines zweiten Datensatzes f(A') ist dazu eingerichtet, auf Basis des ersten Datensatzes aAbc, insbesondere der Information A, einen zweiten Datensatz f(A') zu ermittelt. Dies erfolgt bevorzugt unter Verwendung einer zweiten Datenbank DB2. Das Mittel 140 zum Erstellen eines zweiten Datensatzes f(A') gleicht dabei insbesondere die weitergehende Information A' mit der zweiten Datenbank DB2 ab, um den zweiten Datensatz f(A') zu erstellen, bspw. sind für die weitergehende Information A', bspw. Migräne, in der zweiten Datenbank entsprechenden Daten hinterlegt, wie bspw. die Empfehlung: Trinken. Auf Basis dieser Daten der zweiten Datenbank erstellt das Mittel 140 zum Erstellen eines zweiten Datensatzes f(A') dann mittels eines Algorithmus dann den zweiten Datensatz f(A'), bspw. eine empfohlene tägliche Trinkmenge.
Der zweite Datensatz f(A') wird dann an das Mittel 150 zum Ausgeben des zweiten Datensatzes f(A') übergeben.
Das Mittel 150 zum Ausgeben des zweiten Datensatzes f(A') ist dazu eingerichtet, den zweiten Datensatz f(A') für den Nutzer (N) in einer vorbestimmten Form P(A') auszugeben, bspw. als Trinkplan für die nächsten 5 Tage.
In einer bevorzugten Ausführungsform fragt das System 100 nach einer vorbestimmten Zeit t dann beim Nutzer den Erfolgt der vorbestimmten Form P(A') ab, insbesondere um darauf basieren die künstliche Intelligenz zu verbessern.
2 zeigt einen schematischen Ablauf eines Verfahrens 200 zur Datenverarbeitung.
Bevorzugt wird das Verfahren dabei mit einem vorstehend beschriebenen System 100 zur Datenverarbeitung durchgeführt, bspw. wie in 1 gezeigt.
In einem ersten Schritt 210 wird ein erster Datensatz aAbc(N) beim Nutzer abgefragt, bspw. an einer Eingabeeinheit, wie einem Touchscreen, bei dem der Nutzer N einen Freitext in einem Fenster eingeben kann oder Nutzerdaten aus einer andern sinnvollen Quelle abgefragt werden, iwe bspw. einem Fitness-Tracker oder einer Wettervorhersage.
Der erste Datensatz aAbc wird dann in einem nächsten Schritt 220 ausgelesen, bspw. werden aus dem Freitext etwaige Informationen A herausgesucht, wie bspw. Symptome des Nutzers. Bevorzugt erfolgt dies unter Verwendung einer ersten Datenbank DB1, bei der bspw. mittels einer Logik Informationen A abgeglichen werden. Die Datenbank DB1 selbst umfasst hierfür bspw. entsprechende Daten, und ist bspw. als Symptomdatenbank ausgeführt, weist also insbesondere potentielle Symptome auf.
Die hierdurch aus dem Datensatz aAbc ermittelten Informationen werden in einem nächsten Schritt 230 mittels einer künstlichen Intelligenz KI abgeleitet, insbesondere solange bis eine weitergehende Information A' zur Verfügung steht.
Das Ermitteln der weitergehenden Information erfolgt dabei insbesondere in einem iterativen Verfahren 230', 230", welches bspw. Rückfragen 230" an den Nutzer stellt, um weitere Datensätze aAbc' zu erhalten.
Die künstliche Intelligenz KI ist hierfür bevorzugt als neuronales Netz ausgeführt, insbesondere wie vorstehend beschrieben.
Die künstliche Intelligenz KI ist dabei insbesondere dafür eingerichtet, die Informationen A in einem Schritt 232 zu wichten und in einem weiteren Schritt 234 zu bewerten. Dies erfolgt insbesondere auf Basis einer dritten und einer vierten Datenbank DB3, DB4.
Die dritte Datenbank DB3 ist bevorzugt als zentrale Datenbank DB3 mit allgemeinen Daten und Regeln ausgebildet und insbesondere nicht Bestandteil des vorstehenden Systems 100.
Die vierte Datenbank DB4 ist bevorzugt als dezentrale Datenbank DB4 mit speziellen Daten, insbesondere Nutzerdaten, ausgebildet und insbesondere Bestandteilt des vorstehenden Systems.
Es erfolgt also eine gezielte Datentrennung in allgemeine Daten und Nutzerdaten mittels der dritten und der vierten Datenbank DB3, DB4. Ein solches Vorgehen erhöht die Datensicherheit insbesondere in Bezug auf persönliche Krankheitsdaten um ein Vielfaches. Das hierin vorgeschlagene System 100 sowie das hierin vorgeschlagene Verfahren 200 schützen also die Nutzerdaten wesentlich besser, als bisher bekannte Datenbankenstrukturen, bei denen sämtliche Nutzerdaten aller Nutzer zentral gelagert werden.
Die Rückfragen 230" an den Nutzer N basieren ferner ebenfalls auf der ersten Datenbank DB1.
Sofern eine weitergehende Information A', bspw. eine Diagnose, gefunden worden ist, wird diese in einem nächsten Schritt 240 dazu verwendet, einen zweiten Datensatz f(A') zu erstellen und diesen insbesondere in einem weiteren Schritt 250 als Plan P(A') auszugeben.
Zum Erstellen 240 des zweiten Datensatzes f(A') wird bevorzugt ein Algorithmus verwendet, der mittels einer vierten Datenbank, insbesondere einer Therapiedatenbank, eine bestimmte Empfehlung für die Information A bzw. die weitergehende Information ermittelt, wie bspw. einen Datensatz mit einer physiologischen, physischen oder psychischen Empfehlung 240', 240", 240''. Auf Basies dessen wird ein entsprechender Plan P(A') erstellt.
Dieser Plan P(A') wird entsprechend über ein Frontend an den Nutzer ausgegeben, bspw. über ein Display oder Touchscreen.
Der Nutzer erhält also nach Eingabe seines Freitextes und z.B. Ermittlung anderer gesundheitsrelevanter Nutzerdaten, einen Plan zurück, der auf seinen Informationen basiert.
Nach einer vorbestimmten Zeit t, bspw. 5 Tagen, findet in einem nächsten Schritt 260 eine automatisierte Abfrage beim Nutzer statt, nämlich insbesondere danach, ob das, durch die künstliche Intelligenz ermittelte für den Nutzer hilfreich war.
Zudem erfolgt in weiteren Schritten 270 eine Optimierung der dritten und vierten Datenbank DB3, DB4 insbesondere auf Basis der Zustandsänderung des Nutzers.
Bspw. verbessern sich die Informationen A des Nutzers. Hierdurch erkennt die künstliche Intelligenz, dass die abgeleitete, weitergehende Information A' sowie der daraus erstellte Plan P(A') für den Nutzer N erfolgreich waren und optimiert damit die Datenbanken DB3, DB4.
3A, 3B, 3C zeigen den Aufbau und die Funktionsweise 300 eines neuronalen Netzes.
Zur Erläuterung werden Begriffe, Prinzipien, Zeichen und Variablen werden, wie bspw.

w :=: Gewicht eines Wertes,
f :=: Fehler,
e :=: eulersche Zahl,

x :=: Eingangsgewicht,
y :=: Ausgangsgewicht,
z :=: |Matrix|, insbesondere Diagnosematrix,
O :=: Knoten.

Als Aktivierungsfunktion zur Verfeinerung der Gewichte im neuronalen Netz, wie nachstehend beschrieben, wird zudem bevorzugt die Sigmoid-Funktion im Wertebereich der Rationalen Zahlen von 0 bis 1 verwendet, insbesondere mit $y (x) = \frac{1}{1 + e^{x}}$
bei $x = \sum_{i = 1}^{z} w_{i}$
mit $x \in {ℝ | x \geq 0 \land x \leq 1} .$
Für jeden belieben Knoten O_k des Output-Layers, wie nachstehend beschrieben, wird zudem bevorzugt folgende Regel verwendet: $O_{K} = \frac{1}{1 + e^{- \sum_{j = 1}^{z} (w_{j, k} * \frac{1}{1 + e^{- \sum_{i = 1}^{z} (w_{i, j} * x_{i})}})}} .$
Die Knoten O_k, die auch als künstliches Neuron bezeichnet werden können, verarbeiten die eingehenden, gewichteten Werte aus einer Datenmatrix, insbesondere einer Symptommatrix, wie bspw. in 3C gezeigt, zu einem Eingangsgewicht x, das bevorzugt durch eine Aktivierungsfunktion zum einem Ausgangsgewicht y aktualisiert wird.
Das Ausgangsgewicht y wird dann bevorzugt an den nächsten Knoten O_k+1 übergeben, wo es als Eingangsgewicht x verwendet wird.
Der Aufbau der Wichtung bzw. das Wichten der Informationen ist in 3A gezeigt.
Das neuronale Netz 300 umfasst hierfür exemplarisch wenigstens drei Schichten I, H, O und drei Ebenen I, II, II, die drei Ausgaben A1, A2, A3 erzeugen.
Das neuronale Netz 300 umfasst demnach wenigstens eine Eingangsschicht (Input Layer) I, eine verborgene Schicht (Hidden Layer) H und eine Ausgabeschicht (Output Layer) O, welches aus als Layer des neuronalen Netzes 300 bezeichnet werden können. Das neuronale Netz 300 umfasst somit bevorzugt wenigstens drei Layer.
Das neuronale Netz, wie in 3A gezeigt, empfängt die Eingangswerte E1, E2, E3 für jede Ebene I, II, III. Der Eingangswert E1, E2, E3 wird durch zufällige Anfangsgewichte w und einer Aktivierungsfunktion verfeinert. Die hieraus entstehenden, verfeinerten Werte werden von der Eingangsschicht I zu der verborgenen Schicht H geleitet, wo wieder eine Verfeinerung stattfindet.
Nach dem der Wert von der Eingangsschicht, durch die verborgene Schicht verfeinert worden ist, wird ein weiteres Mal der Wert in der Ausgabeschicht verfeinert und anschließend als Ausgabewert A1, A2, A3 ausgegeben. Ein solcher Vorgang ist der 3B zu entnehmen. Dabei zeigt 3B insbesondere die die Wichtung, wie vorstehend beschrieben, verfeinert wird.
Das Ziel dieser Verfeinerung, wie exemplarisch in 3B gezeigt, ist es, das neuronale Netz 300 mit individuellen Gewichtung zu versehen um, in einem nächsten Schritt, wie nachstehend beschrieben, mit einer Fehler-Backpropagierung f eine verbesserte, bevorzugt ideale, Gewichtung für alle Trainingsdaten zu finden.
In 3 A sind dies bspw. die Fehler-Backpropagierungen f1, f2, f3 abgebildet, die auch als Normalabweichung der finale Werte von den erwarteten Ergebnissen (Trainingsdaten) abbilden.
Diese Fehler / Abweichungen f1, f2, f3 werden wieder zurück auf die verborgene Schicht geführt und mit jedem angrenzenden Gewicht, was zum Fehler beigesteuert hat, anteilsmäßig aufsummiert.
Anschließend wird die vorstehend beschriebene Verfeinerung abermals durchgeführt, dabei aber insbesondere mit den bereits verfeinerten und durch die Fehler moderierten Gewichte w. Die Anzahl der Durchgänge zur Verfeinerung, die auch als Epochen bezeichnet werden können, sowie die Anzahl der verborgenen Schichten H und die Anzahl der Ebenen richtet sich dabei nach der Größe und der Art des verwendeten neuronalen Netzes. Unter Berücksichtigung dessen wird insbesondere auch vorgeschlagen, dass eine Übersättigung der Steuerungskurve zu vermeiden.
Ein entsprechendes Training des neuronalen Netzes 300, ist in 3C abgebildet.
Zunächst werden für das Training des neuronalen Netzes 300 Trainingsdaten 310 bereitgestellt.
Diese Trainingsdaten 310 werden insbesondere aus der dritten und vierten Datenbank DB3, DB4 gewonnen. Die dritte Datenbank DB3 enthält dabei bevorzugt allgemeinen Daten und Regeln, wie bspw. Standard Diagnosen und/oder alle Methoden die eine Verbesserungsrate von mehr als 65 Prozent erzielt haben. Die vierte Datenbank enthält bevorzugt alle speziellen Daten, insbesondere Nutzerdaten, wie bspw. alle Methoden, die eine Verbesserung zwischen 45 bis 65 Prozent der Nutzersymptomatik aufweisen.
Diese Trainingsdaten 310 werden dazu verwendet, das neuronale Netz zu trainieren bzw. ein Training 320 für das neuronale Netz 300 durchzuführen
Hierfür wird zunächst ein leeres neuronales Netz 321 zur Verfügung gestellt.
Dieses leere neuronale Netz 321 wird mit zufälligen Gewichten 322 ausgestattet.
Zudem werden Null-Werte 323 als Startbedingung für das Training vorgegeben.
Anschließend wird das neuronale Netz mit mehreren Epochen 325 trainiert, insbesondere wie vorstehend beschrieben.

Eine Epoche 325 umfasst dabei insbesondere alle Trainingssätze und wird wie folgt ausgeführt:

- Schritt 325':	Werte in das Netz eingeben,
- Schritt 325'':	Ausgabe A mit dem aktuellen Trainingssatz vergleichen,
- Schritt 325''':	Normalabweichung f wieder in die verborgene Schicht zurück führen,
- Schritt 325'''':	Ende der Epoche: moderierte Gewichte in die verborgene Schicht zurückführen.

Die Epochen 325 werden dabei solange durchgeführt, bis das neuronale Netz mit den passenden Gewichten 330 trainiert ist.
Anschließend kann das neuronale Netz 300 dazu verwendet werden, das vorstehend beschriebene Verfahren auszuführen.
Die aus dem Verfahren gewonnen Daten können zudem in einer weiteren Datenbank DB5 abgelegt werden, wobei in dieser Datenbank insbesondere die weiteren Datensätze f(A') dem Nutzer verschlüsselt zugeordnet werden. Die Datenbank erfüllt also den Zweck einer Dokumentation für und über den Nutzer. Da es sich hierbei bspw. um ermittelte Diagnosen handelt, also Daten die äußerst sensibel sind, wird insbesondere vorgeschlagen, dass diese Datenbank eine höhere Verschlüsselung / Sicherheitsstufe also die anderen vier Datenbanken DB1, DB2, DB3, DB4 aufweist.
4 zeigt ein Zusammenspiel der Datenbanken, insbesondere für das Abfragen bzw. das wiederholte Abfragen bei einem Nutzer, wie in 2 gezeigt.
Sofern eine Abfrage 210 bzw. wiederholte Abfrage 260 bei einem Nutzer vorgenommen wird, wird zunächst die vierte Datenbank DB4 und/oder die weitere Datenbank DB4 nach vorherigen Ereignissen, wie bspw. vorherigen Diagnosen durchsucht.
Anschließend wird über alle Informationen ein Mittelwert gebildet, welcher mit der Datenbank DB4 abgeglichen wird.
Je nach Größe der Abweichung r1, r2 wird der entsprechende zweite Datensatz der dritten oder vierten Datenbank zugeordnet.
Es wird also insbesondere vorgeschlagen, dass je nach Erfolg der Diagnostik, die Diagnose entweder der zentralen Datenbank für alle Nutzer oder nur der individuellen Datenbank des einen Nutzers zugeordnet wird.
Besonders vorteilhaft bei der vorliegenden Erfindung ist Trennung der Nutzerdaten von den allgemeinen Daten, insbesondere mittels der dritten und der vierten Datenbank. Dies führt nicht nur zu einer erhöhten Datensicherheit, wie bereits oben beschrieben, sondern auch zu einer verbesserten Verwendung der Daten, da nutzerbezogene Daten und allgemeine Daten zueinander gewichtet und unter Berücksichtigung des Erfolges der daraus erstellten Daten weiter optimiert werden.
Das vorliegende Verfahren sowie das vorliegende System wurde exemplarisch anhand von Patienteninformationen und -Daten erläutert, es kann aber für jegliche Daten verwendet werden, bspw. für Finanz-, Kapital- und Aktiendaten oder für Navigations- und Verkehrsdaten. Insbesondere wichtig dabei sind die Trennung von Nutzerdaten und allgemeinen Daten auf separaten Datenbank, sowie die vorstehend beschriebene Optimierung dieser Daten unter zur Hilfenahme einer künstlichen Intelligenz sowie einer Bewertung des Erfolges der erstellten Daten.
Bezugszeichenliste

100: System zur Datenverarbeitung
110: Mittel zum Abfragen
120: Mittel zum Auslesen
130: Mittel zum ersten Ableiten von Informationen
140: Mittel zum Erstellen eines zweiten Datensatzes für den Nutzer
150: Mittel zum Ausgeben
200: Verfahren zur Datenverarbeitung
210: Abfragen eines ersten Datensatzes
220: Auslesen des ersten Datensatzes
230: Abgleiches des ersten Datensatz
230', 230'': Iterationszyklus
232: Wichten der Informationen über den Nutzer
234: Bewerten der Informationen über den Nutzer
300: neuronales Netz
310: Trainingsdaten
320: Training des neuronalen Netzes
321: leeres neuronales Netz
322: zufällige Gewichte
323: Startbedingungen
325: Epochen
330: passende Gewichte
aAbc: erster Datensatz
aAbc(N): erster Datensatz beim Nutzer
A: Information über den Nutzer
A': weitergehende Information
ALG: Algorithmus
f(A'): zweiter Datensatz
P(A'): vorbestimmten Form, insbesondere Plan
t: vorbestimmte Zeit
A, B, C, ...: Daten einer ersten Datenbank
DB1: erste Datenbank
DB2: zweite Datenbank
DB3: dritte Datenbank
DB4: vierte Datenbank
DB5: weitere Datenbank
KI: künstliche Intelligenz
N: Nutzer
?: Abfragen
!: Antworten
I: Eingangsschicht des neuronalen Netzes
H: verborgene Schicht des neuronalen Netzes
O: Ausgabeschicht des neuronalen Netzes
I: erste Ebene des neuronalen Netzes
II: zweite Ebene des neuronalen Netzes
II: dritte Ebene des neuronalen Netzes
E1: erster Eingangswert des neuronalen Netzes
E2: zweiter Eingangswert des neuronalen Netzes
E3: dritter Eingangswert des neuronalen Netzes
A1: erster Ausgabewert des neuronalen Netzes
A2: zweiter Ausgabewert des neuronalen Netzes
A3: dritter Ausgabewert des neuronalen Netzes
f: Fehler-Backpropagierung

Claims

System (100) zur Datenverarbeitung, umfassend: - Mittel (110) zum ersten Abfragen eines ersten Datensatzes (aAbc) von einem Nutzer (N) bei einem Nutzer (N), insbesondere umfassend wenigstens eine Information (A) über den Nutzer; - Mittel (120) zum Auslesen des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere um die Information (A) über den Nutzer aus dem Datensatz zu ermitteln, bevorzugt unter Verwendung einer ersten Datenbank (DB1); - Mittel (130) zum Ableiten weitergehender Informationen (A') über den Nutzer, die auf dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), basieren, wobei das Mittel (130) zum Ableiten weitergehender Informationen (A') wenigstens eine künstliche Intelligenz (KI) umfasst, die aus dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), eine weitere Information (A') ableitet; - Mittel (140) zum Erstellen eines zweiten Datensatzes für den Nutzer, wobei der zweite Datensatz (f(A')) auf Basis des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere der Information (A), unter Verwendung einer zweiten Datenbank (DB2) erstellt wird, wobei die erste Datenbank (DB1) von der zweiten Datenbank (DB2) verschieden ist; - Mittel (150) zum Ausgeben des zweiten Datensatzes (f(A')) an den Nutzer (N) in einer vorbestimmten Form (P(A')), insbesondere als Plan.
System zur Datenverarbeitung nach Anspruch 1, wobei - die künstliche Intelligenz (Kl) wenigstens ein neuronales Netz umfasst, welches dazu eingerichtet ist, folgende Schritte vorzunehmen: - Wichten (232) der Informationen (A) über den Nutzer (N) durch das neuronale Netz; - Bewerten (234) der Informationen (A) über den Nutzer (N) durch das neuronale Netz.
System zur Datenverarbeitung nach Anspruch 1 oder 2, wobei - die künstliche Intelligenz auf wenigstens zwei voneinander verschiedenen Datenbanken (DB3, DB4) basiert, die von der ersten Datenbank (DB1) verschieden sind.
System zur Datenverarbeitung nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei - das Mittel (130) zum Ableiten weiterer Informationen (f(A)), auch dazu eingerichtet ist, weitere Datensätze (aAbc') vom Nutzer (N) abzufragen, insbesondere um die weitere Information (f(A)) zu verifizieren.
System zur Datenverarbeitung nach Anspruch 4, wobei - das Abfragen weiterer Datensätze (aAbc') unter Verwendung der ersten Datenbank (DB1) erfolgt.
System zur Datenverarbeitung nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei - zum Erstellen des zweiten Datensatzes ein Algorithmus (ALG) verwendet wird, der von der künstlichen Intelligenz (KI) verschieden ist und dazu eingerichtet ist, verschiedene zweite Datensätze (f(A')) zu erstellen.
System zur Datenverarbeitung nach einem der vorstehenden Ansprüche, ferner umfassend: - Mittel (160) zum wiederholten Abfragen (260) des ersten Datensatzes bei dem Nutzer, insbesondere nach einer vorbestimmten Zeit.
System zur Datenverarbeitung nach einem der vorstehenden Ansprüche, ferner umfassend: - Mittel (170) zum weiteren Abgleichen (270) des ersten Datensatzes aus einem ersten Abfragen und einem wiederholten Abfragen (260) des ersten Datensatzes, wobei das Ergebnis des Abgleiches den zwei voneinander verschiedenen Datenbanken (DB3, DB4) zur Verfügung gestellt wird.
Verfahren (200) zur Datenverarbeitung, insbesondere zur Erstellung eines Planes, umfassend die Schritte: - erstes Abfragen (210) eines ersten Datensatzes (aAbc) von einem Nutzer (N) bei einem Nutzer (N), insbesondere umfassend wenigstens eine Information (A) über den Nutzer; - Auslesen (220) des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere um die Information (A) über den Nutzer (N) aus dem Datensatz zu ermitteln, bevorzugt unter Verwendung einer ersten Datenbank (DB1); - Ableiten (230) weitergehender Informationen (A') über den Nutzer (N), die auf dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), basieren, wobei das Ableiten weiterer Informationen (A') wenigstens unter Verwendung einer künstlichen Intelligenz (KI) erfolgt, die aus dem ersten Datensatz (aAbc), insbesondere der Information (A), eine weitere Information (A') ableitet; - Erstellen (240) eines zweiten Datensatzes (f(A')), insbesondere eines Planes (P(A')) für den Nutzer, wobei der zweite Datensatz (f(A')) auf Basis des ersten Datensatzes (aAbc), insbesondere der Information (A), unter Verwendung einer zweiten Datenbank (DB2) erstellt wird, wobei die erste Datenbank (DB1) von der zweiten Datenbank (DB2) verschieden ist; - Ausgeben (250) des zweiten Datensatzes f(A') an den Nutzer (N) in einer vorbestimmten Form (P(A')), insbesondere als Plan.
Verfahren (200) nach Anspruch 9, wobei - die künstliche Intelligenz (KI) wenigstens ein neuronales Netz umfasst, welches dazu eingerichtet ist, folgende Schritte vorzunehmen: - Wichten (232) der Informationen über den Nutzer durch das neuronale Netz; - Bewerten (234) der Informationen über den Nutzer durch das neuronale Netz.
Verfahren (200) nach Anspruch 9 oder 10, wobei - die künstliche Intelligenz auf wenigstens zwei voneinander verschiedenen Datenbanken (DB3, DB4) basiert, die von der ersten Datenbank (DB1) verschieden sind.
Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 9 bis 11, wobei - zum Ableiten weitergehender Informationen (A') weitere Datensätze (aAbc') vom Nutzer (N) abgefragt werden, insbesondere um die weitere Information (f(A)) zu verifizieren.
Verfahren (200) nach Anspruch 12, wobei - das Abfragen weiterer Datensätze (aAbc') unter Verwendung der ersten Datenbank (DB1) erfolgt.
Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 9 bis 13, wobei - zum Erstellen des zweiten Datensatzes ein Algorithmus (ALG) verwendet wird, der von der künstlichen Intelligenz (KI) verschieden ist und dazu eingerichtet ist, verschiedene zweite Datensätze (f(A')) zu erstellen.
Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 9 bis 14, ferner umfassend den Schritt: - wiederholtes Abfragen (260) des ersten Datensatzes bei dem Nutzer, insbesondere nach einer vorbestimmten Zeit (t).
Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 9 bis 15, ferner umfassend den Schritt: - weiteres Abgleichen (270) des ersten Datensatzes aus einem ersten Abfragen und einem wiederholten Abfragen (260) des ersten Datensatzes, wobei das Ergebnis des Abgleiches den zwei voneinander verschiedenen Datenbanken (DB3, DB4) zur Verfügung gestellt wird.
Computerprogramm[produkt], umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer oder eine Vorrichtung / eines Systems nach einem der Ansprüche 1 bis 8, diesen bzw. dieses dazu veranlassen, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 16 auszuführen.