JP7420753B2 - 臨床アセスメントへのコンテキストデータの組み込み - Google Patents
臨床アセスメントへのコンテキストデータの組み込み Download PDFInfo
- Publication number
- JP7420753B2 JP7420753B2 JP2020570956A JP2020570956A JP7420753B2 JP 7420753 B2 JP7420753 B2 JP 7420753B2 JP 2020570956 A JP2020570956 A JP 2020570956A JP 2020570956 A JP2020570956 A JP 2020570956A JP 7420753 B2 JP7420753 B2 JP 7420753B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- patient
- classification
- decision
- alert
- classification decision
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 69
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 27
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 27
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 18
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 7
- 230000036651 mood Effects 0.000 claims description 5
- 230000036626 alertness Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 9
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
- 206010007556 Cardiac failure acute Diseases 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 3
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 3
- 230000009798 acute exacerbation Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000002934 diuretic Substances 0.000 description 2
- 229940030606 diuretics Drugs 0.000 description 2
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010012218 Delirium Diseases 0.000 description 1
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 1
- 206010030113 Oedema Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 208000006673 asthma Diseases 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 description 1
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 1
- 231100000206 health hazard Toxicity 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000010517 secondary reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
が成立すると決定することに基づき、分類決定がボーダーライン分類であると決定する。
Claims (12)
- 患者の評価、診断、及び治療の少なくとも1つの間にアラートを管理する方法であって、前記方法は、
インタフェースを使用して患者データを受信するステップと、
プロセッサにおいて、分類モデルを実行する分類器からの分類決定を得るステップであって、前記分類決定が、患者データに基づく、ステップと、
メモリに記憶された命令を実行する前記プロセッサを使用して、前記分類決定がボーダーライン分類決定であるかどうかを決定するステップと、
前記分類決定がボーダーライン分類決定であると決定するときに、前記プロセッサを使用して、少なくとも1つのアラートフィルタを前記患者データに適用するステップであって、前記少なくとも1つのアラートフィルタが、前記患者に関連するコンテキストデータを考慮するよう臨床医に促すために、コンテキストデータアラートを前記臨床医に発行するかどうかを決定するために適用される、ステップとを有し、
前記患者に関連するコンテキストデータが、前記患者の気分、前記患者の身体的外観、前記患者の感情状態、及び前記患者の敏捷性の少なくとも1つを含む、
方法。 - 前記患者に関連するコンテキストデータを考慮するように前記臨床医に促すコンテキストデータアラートを前記臨床医に発行するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。
- 前記分類決定がボーダーライン分類であるかどうかを決定するステップが、
前記分類決定を決定境界と比較するステップと、
前記分類決定が前記決定境界から所定の閾値内にあるか否かを決定するステップと、
前記分類決定が前記決定境界から前記所定の閾値内にあると決定するときに、前記分類決定がボーダーライン分類決定であると決定するステップとを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのアラートフィルタを適用するステップが、前記患者データを分析して、少なくとも1つのアラートフィルタ状態が、前記得られたボーダーライン分類決定と矛盾するかどうかを決定するステップを含み、
前記方法は、アラートフィルタ状態が前記得られたボーダーライン分類決定と矛盾すると前記プロセッサが決定する場合に、コンテキストデータアラートを前記臨床医に発行するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのアラートフィルタ状態が、患者の受診履歴、治療に対する患者の応答、臨床的に測定された特徴のパターン、臨床的測定の種類、及び測定された臨床的特徴の変化の少なくとも1つに関連する、請求項4に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのアラートフィルタが、前記分類モデルに基づき選択される、請求項1に記載の方法。
- 患者の評価、診断、及び治療の少なくとも1つの間にアラートを管理するシステムであって、前記システムは、
患者データを受信するインタフェースと、
分類モデルを実行する分類器からの分類決定を得て、
前記分類決定がボーダーラインの分類決定であるかどうかを決定し、及び
前記分類決定がボーダーライン分類決定であると決定するときに、少なくとも1つのアラートフィルタを前記患者データに適用する、
ために、メモリに格納された命令を実行するプロセッサと
を有し、
前記分類決定は患者データに基づく、及び
前記少なくとも1つのアラートフィルタが、前記患者に関連するコンテキストデータを考慮するよう臨床医に促すために、コンテキストデータアラートを前記臨床医に発行するかどうかを決定するために適用され、
前記患者に関連するコンテキストデータが、前記患者の気分、前記患者の身体的外観、前記患者の感情状態、及び前記患者の敏捷性の少なくとも1つを含む、
システム。 - 前記プロセッサが更に、ユーザインタフェースを使用して、前記患者に関連するコンテキストデータを考慮するように前記臨床医に促すコンテキストデータアラートを前記臨床医に発行する、請求項7に記載のシステム。
- 前記プロセッサが更に、
前記分類決定を決定境界と比較し、
前記分類決定が前記決定境界から所定の閾値内にあるか否かを決定し、及び
前記分類決定が前記決定境界から前記所定の閾値の範囲内にあると決定する場合に、前記分類決定がボーダーライン分類決定であると決定することにより、前記分類決定がボーダーライン分類決定であるかどうかを決定する、請求項7に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、前記患者データを分析し、少なくとも1つのアラートフィルタ状態が、前記得られたボーダーライン分類決定と矛盾するかどうかを決定することにより、前記少なくとも1つのアラートフィルタを適用し
前記プロセッサは更に、ユーザインタフェースを使用して、アラート状態が前記得られたボーダーライン分類決定と矛盾すると決定する場合に、コンテキストデータアラートを前記臨床医に発行する、請求項7に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのアラートフィルタ状態が、患者の受診履歴、治療に対する患者の応答、臨床的に測定された特徴のパターン、臨床的測定の種類、及び測定された臨床的特徴の変化の少なくとも1つに関連する、請求項10に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのアラートフィルタが、前記分類モデルに基づき選択される、請求項7に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862715825P | 2018-08-08 | 2018-08-08 | |
US62/715,825 | 2018-08-08 | ||
PCT/EP2019/070557 WO2020030480A1 (en) | 2018-08-08 | 2019-07-30 | Incorporating contextual data in a clinical assessment |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021532445A JP2021532445A (ja) | 2021-11-25 |
JPWO2020030480A5 JPWO2020030480A5 (ja) | 2022-05-26 |
JP7420753B2 true JP7420753B2 (ja) | 2024-01-23 |
Family
ID=67514636
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020570956A Active JP7420753B2 (ja) | 2018-08-08 | 2019-07-30 | 臨床アセスメントへのコンテキストデータの組み込み |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210298686A1 (ja) |
EP (1) | EP3833240B1 (ja) |
JP (1) | JP7420753B2 (ja) |
CN (1) | CN112533527A (ja) |
WO (1) | WO2020030480A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210202052A1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-01 | Cerner Innovation, Inc. | Patient safety using virtual observation |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009187100A (ja) | 2008-02-04 | 2009-08-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 保健指導支援装置、保健指導支援システム、保健指導支援方法、およびプログラム |
JP2010528263A (ja) | 2007-05-10 | 2010-08-19 | アドバンスド ブレス ダイアグノスティクス,リミティド ライアビリティー カンパニー | 胃排出を評価するための方法及びシステム |
JP2014517716A (ja) | 2011-03-25 | 2014-07-24 | ゾール メディカル コーポレイション | 着用可能な医療装置においてアラームを適合させるためのシステムおよび方法 |
US20160078750A1 (en) | 2014-09-14 | 2016-03-17 | Voalte, Inc. | Usage modeling for intelligent management of alarms and messages in mobile health systems |
US20170098037A1 (en) | 2015-10-06 | 2017-04-06 | Cerner Innovation, Inc. | Alert optimizer |
WO2017191227A1 (en) | 2016-05-04 | 2017-11-09 | Koninklijke Philips N.V. | Estimation and use of clinician assessment of patient acuity |
WO2018099767A1 (en) | 2016-11-29 | 2018-06-07 | Koninklijke Philips N.V. | False alarm detection |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7689437B1 (en) * | 2000-06-16 | 2010-03-30 | Bodymedia, Inc. | System for monitoring health, wellness and fitness |
WO2002025528A1 (en) * | 2000-09-21 | 2002-03-28 | Theradoc.Com, Inc. | Systems and methods for manipulating medical data via a decision support system |
WO2009081306A1 (en) * | 2007-12-21 | 2009-07-02 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Detection of errors in the inference engine of a clinical decision support system |
WO2011027271A1 (en) * | 2009-09-04 | 2011-03-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Clinical decision support |
US20120078062A1 (en) * | 2010-09-24 | 2012-03-29 | International Business Machines Corporation | Decision-support application and system for medical differential-diagnosis and treatment using a question-answering system |
US20130035581A1 (en) * | 2011-08-05 | 2013-02-07 | General Electric Company | Augmented reality enhanced triage systems and methods for emergency medical services |
US20150006088A1 (en) * | 2011-12-21 | 2015-01-01 | Koninklijke Philips N.V. | Method and system to predict physiologic and clinical status changes |
US10496788B2 (en) * | 2012-09-13 | 2019-12-03 | Parkland Center For Clinical Innovation | Holistic hospital patient care and management system and method for automated patient monitoring |
US20140155763A1 (en) * | 2012-12-03 | 2014-06-05 | Ben F. Bruce | Medical analysis and diagnostic system |
US20170124269A1 (en) * | 2013-08-12 | 2017-05-04 | Cerner Innovation, Inc. | Determining new knowledge for clinical decision support |
US10585940B2 (en) * | 2014-05-12 | 2020-03-10 | Koninklijke Philips N.V. | Method and system for computer-aided patient stratification based on case difficulty |
US10347373B2 (en) * | 2014-09-14 | 2019-07-09 | Voalte, Inc. | Intelligent integration, analysis, and presentation of notifications in mobile health systems |
US20160302671A1 (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Prediction of Health Status from Physiological Data |
US20160371446A1 (en) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | Yosko, Inc. | Methods and systems for providing medical decision support |
US11484283B2 (en) * | 2016-12-02 | 2022-11-01 | Children's National Medical Center | Apparatus and method for identification of wheezing in ausculated lung sounds |
-
2019
- 2019-07-30 WO PCT/EP2019/070557 patent/WO2020030480A1/en unknown
- 2019-07-30 US US17/266,684 patent/US20210298686A1/en active Pending
- 2019-07-30 JP JP2020570956A patent/JP7420753B2/ja active Active
- 2019-07-30 CN CN201980052492.XA patent/CN112533527A/zh active Pending
- 2019-07-30 EP EP19748802.6A patent/EP3833240B1/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010528263A (ja) | 2007-05-10 | 2010-08-19 | アドバンスド ブレス ダイアグノスティクス,リミティド ライアビリティー カンパニー | 胃排出を評価するための方法及びシステム |
JP2009187100A (ja) | 2008-02-04 | 2009-08-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 保健指導支援装置、保健指導支援システム、保健指導支援方法、およびプログラム |
JP2014517716A (ja) | 2011-03-25 | 2014-07-24 | ゾール メディカル コーポレイション | 着用可能な医療装置においてアラームを適合させるためのシステムおよび方法 |
US20160078750A1 (en) | 2014-09-14 | 2016-03-17 | Voalte, Inc. | Usage modeling for intelligent management of alarms and messages in mobile health systems |
US20170098037A1 (en) | 2015-10-06 | 2017-04-06 | Cerner Innovation, Inc. | Alert optimizer |
WO2017191227A1 (en) | 2016-05-04 | 2017-11-09 | Koninklijke Philips N.V. | Estimation and use of clinician assessment of patient acuity |
WO2018099767A1 (en) | 2016-11-29 | 2018-06-07 | Koninklijke Philips N.V. | False alarm detection |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112533527A (zh) | 2021-03-19 |
US20210298686A1 (en) | 2021-09-30 |
EP3833240B1 (en) | 2024-05-15 |
EP3833240A1 (en) | 2021-06-16 |
WO2020030480A1 (en) | 2020-02-13 |
JP2021532445A (ja) | 2021-11-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10912508B2 (en) | Method and system for assessing mental state | |
Hauskrecht et al. | Outlier detection for patient monitoring and alerting | |
US11923094B2 (en) | Monitoring predictive models | |
US11195616B1 (en) | Systems and methods using ensemble machine learning techniques for future event detection | |
JP2018533798A (ja) | 患者の生理学的反応に基づいた急性呼吸器疾患症候群(ards)の予測 | |
US20220165417A1 (en) | Population-level gaussian processes for clinical time series forecasting | |
Falavigna et al. | Artificial neural networks and risk stratification in emergency departments | |
CA3055187A1 (en) | Medical adverse event prediction, reporting, and prevention | |
Shastry et al. | An integrated deep learning and natural language processing approach for continuous remote monitoring in digital health | |
Verma et al. | A novel generalized fuzzy intelligence-based ant lion optimization for internet of things based disease prediction and diagnosis | |
JP7420753B2 (ja) | 臨床アセスメントへのコンテキストデータの組み込み | |
US8428965B2 (en) | System for clinical research and clinical management of cardiovascular risk using ambulatory blood pressure monitoring and actigraphy | |
JP2024513618A (ja) | 感染症及び敗血症の個別化された予測のための方法及びシステム | |
Tripathy et al. | Innovative classification, regression model for predicting various diseases | |
Raju et al. | Chronic kidney disease prediction using ensemble machine learning | |
Khatter et al. | Machine Learning-Based Automated Medical Diagnosis for Healthcare | |
US20210407686A1 (en) | Detecting Early Symptoms And Providing Preventative Healthcare Using Minimally Required But Sufficient Data | |
US20220189637A1 (en) | Automatic early prediction of neurodegenerative diseases | |
JP2019504404A (ja) | 挙動学習臨床支援 | |
US11923048B1 (en) | Determining mucopolysaccharidoses and decision support tool | |
Maheshwaran et al. | Machine Learning-Based Pre-Stroke Detection System | |
Guleria et al. | XAI Framework for Cardiovascular Disease Prediction Using Classification Techniques. Electronics 2022, 11, 4086 | |
Ganesh et al. | An IoT Enabled Computational Model and Application Development for Monitoring Cardiovascular Risks | |
Hafizhah et al. | Prediction Model of Mortality with Respiratory Rate, Oxygen Saturation and Heart Rate using Logistic Regression | |
Chelladurai et al. | Machine Learning based Early Prediction of Disease with Risk Factors Data of the Patient Using Support Vector Machines |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220516 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220516 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230626 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230704 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20231002 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231211 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231219 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240111 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7420753 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |