RU2019125176A - Системы и способы поддержания оптимального роста животных - Google Patents

Системы и способы поддержания оптимального роста животных Download PDF

Info

Publication number
RU2019125176A
RU2019125176A RU2019125176A RU2019125176A RU2019125176A RU 2019125176 A RU2019125176 A RU 2019125176A RU 2019125176 A RU2019125176 A RU 2019125176A RU 2019125176 A RU2019125176 A RU 2019125176A RU 2019125176 A RU2019125176 A RU 2019125176A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
animal
growth
biomarker
recommendation
computer system
Prior art date
Application number
RU2019125176A
Other languages
English (en)
Inventor
Ричард Фултон БАТТЕРУИК
Мэттью Джеймс ХАРРИСОН
Жилль МОРО
Карина СОЛТ
Софи БРЭДЛИ
Пенелоуп Дж. МОРРИС
Original Assignee
Марс, Инкорпорейтед
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Марс, Инкорпорейтед filed Critical Марс, Инкорпорейтед
Publication of RU2019125176A publication Critical patent/RU2019125176A/ru

Links

Classifications

    • 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
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1075—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer
    • 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
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/40—Animals

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Nutrition Science (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Claims (62)

1. Способ диагностики аномалий роста для поддержания оптимального роста нечеловекоподобных животных, содержащий этапы, на которых:
принимают один или более первых биомаркерных входных параметров, относящихся к первому животному;
сравнивают один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного с по меньшей мере одним заданным эталонным биомаркерным входным параметром, хранимым в эталонной базе данных, для получения релевантной информации о тенденциях состояния здоровья, относящейся к первому животному, причем заданный эталонный биомаркерный входной параметр включает в себя связанные биомаркерные входные параметры здоровых животных, относящихся к тому же самому виду или находящихся в пределах того же самого периода роста, что и первое животное;
определяют, на основе сравнения, находится ли первое животное под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста;
обеспечивают для субъекта, который, как определено, находится под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста, настраиваемую рекомендацию по вариантам профилактики образа жизни, причем если определено, что первый биомаркерный входной параметр является большим или меньшим заданного эталонного биомаркерного входного параметра, то это указывает на повышенную вероятность аномалий роста у первого животного; и
отображают настраиваемую рекомендацию и релевантную информацию о тенденциях состояния здоровья первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
2. Способ по п. 1, в котором этап определения включает в себя этап, на котором вычисляют рекомендованный массо-ростовой показатель первого животного.
3. Способ по п. 1, в котором настраиваемая рекомендация является этапом вмешательства для коррекции аномалии роста.
4. Способ по п. 1, в котором один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного включают в себя идентификационную информацию животного или приблизительный размер животного, породу животного, пол, дату рождения, возраст, массу, дату измерения, статус кастрации, результаты предыдущих лабораторных исследований, структуру потребления корма и воды, режим кормления, режим физической активности, распорядок перистальтики кишечника, историю болезни, и предшествующие заболевания.
5. Способ по п. 4, дополнительно содержащий этапы, на которых:
вычисляют, на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров первого животного, разницу между массой первого животного и рекомендованным массо-ростовым показателем идеального животного, относящегося к тому же самому виду и находящегося в подобной стадии роста, что и первое животное;
определяют, находится ли разница в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя; и
отображают на графическом интерфейсе пользователя рекомендацию на основе определения, причем рекомендация включает в себя адаптированный этап вмешательства, если разница не находится в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя.
6. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
определяют состояние тела первого животного на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров; и
отображают состояние тела первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
определяют планируемый потенциал роста первого животного на основе сравнения одного или более первых биомаркерных входных параметров и информации, хранимой в эталонной базе данных, относящейся к виду или породе первого животного; и
отображают планируемый потенциал роста первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
8. Способ по п. 1, в котором релевантная информация о тенденциях состояния здоровья включает в себя кривую роста и диаграмму идеальной массы тела.
9. Компьютерная система для диагностики аномалий роста для поддержания оптимального роста нечеловекоподобных животных, содержащая:
процессор; и
память, хранящую команды, которые, при выполнении процессором, командуют компьютерной системе:
принимать один или более первых биомаркерных входных параметров, относящихся к первому животному;
сравнивать один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного с по меньшей мере одним заданным эталонным биомаркерным входным параметром, хранимым в эталонной базе данных, для получения релевантной информации о тенденциях состояния здоровья, относящейся к первому животному, причем заданный эталонный биомаркерный входной параметр включает в себя связанные биомаркерные входные параметры здоровых животных, относящихся к тому же самому виду или находящихся в пределах того же самого периода роста, что и первое животное;
определять, на основе сравнения, находится ли первое животное под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста;
обеспечивать для субъекта, который, как определено, находится под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста, настраиваемую рекомендацию по вариантам профилактики образа жизни, причем если определено, что первый биомаркерный входной параметр является большим или меньшим заданного эталонного биомаркерного входного параметра, то это указывает на повышенную вероятность аномалий роста у первого животного; и
отображать настраиваемую рекомендацию и релевантную информацию о тенденциях состояния здоровья первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
10. Компьютерная система по п. 9, в которой определение включает в себя вычисление рекомендованного массо-ростового показателя первого животного.
11. Компьютерная система по п. 9, в которой настраиваемая рекомендация является этапом вмешательства для коррекции аномалии роста.
12. Компьютерная система по п. 9, в которой один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного включают в себя идентификационную информацию животного или приблизительный размер животного, породу животного, пол, дату рождения, возраст, массу, дату измерения, статус кастрации, результаты предыдущих лабораторных исследований, структуру потребления корма и воды, режим кормления, режим физической активности, распорядок перистальтики кишечника, историю болезни, и предшествующие заболевания.
13. Компьютерная система по п. 12, в которой команды, хранимые в памяти, при выполнении процессором дополнительно командуют компьютерной системе:
вычислять, на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров первого животного, разницу между массой первого животного и рекомендованным массо-ростовым показателем идеального животного, относящегося к тому же самому виду и находящегося в подобной стадии роста, что и первое животное;
определять, находится ли разница в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя; и
отображать на графическом интерфейсе пользователя рекомендацию на основе определения, причем рекомендация включает в себя адаптированный этап вмешательства, если разница не находится в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя.
14. Компьютерная система по п. 9, в которой команды, хранимые в памяти, при выполнении процессором дополнительно командуют компьютерной системе:
определять состояние тела первого животного на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров; и
отображать состояние тела первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
15. Компьютерная система по п. 9, в которой команды, хранимые в памяти, при выполнении процессором дополнительно командуют компьютерной системе:
определять планируемый потенциал роста первого животного на основе сравнения одного или более первых биомаркерных входных параметров и информации, хранимой в эталонной базе данных, относящейся к виду или породе первого животного; и
отображать планируемый потенциал роста первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
16. Компьютерная система по п. 9, в которой релевантная информация о тенденциях состояния здоровья включает в себя кривую роста и диаграмму идеальной массы тела.
17. Постоянный машиночитаемый носитель, хранящий команды, которые, при выполнении процессором, командуют компьютерной системе диагностировать аномалии роста для поддержания оптимального роста нечеловекоподобных животных посредством выполнения этапов, на которых:
принимают один или более первых биомаркерных входных параметров, относящихся к первому животному;
сравнивают один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного с по меньшей мере одним заданным эталонным биомаркерным входным параметром, хранимым в эталонной базе данных, для получения релевантной информации о тенденциях состояния здоровья, относящейся к первому животному, причем заданный эталонный биомаркерный входной параметр включает в себя связанные биомаркерные входные параметры здоровых животных, относящихся к тому же самому виду или находящихся в пределах того же самого периода роста, что и первое животное;
определяют, на основе сравнения, находится ли первое животное под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста;
обеспечивают для субъекта, который, как определено, находится под угрозой по меньшей мере одной аномалии роста, настраиваемую рекомендацию по вариантам профилактики образа жизни, причем если определено, что первый биомаркерный входной параметр является большим или меньшим заданного эталонного биомаркерного входного параметра, то это указывает на повышенную вероятность аномалий роста у первого животного; и
отображают настраиваемую рекомендацию и релевантную информацию о тенденциях состояния здоровья первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
18. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, в котором этап определения включает в себя этап, на котором вычисляют рекомендованный массо-ростовой показатель первого животного.
19. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, в котором настраиваемая рекомендация является этапом вмешательства для коррекции аномалии роста.
20. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, в котором один или более первых биомаркерных входных параметров первого животного включают в себя идентификационную информацию животного или приблизительный размер животного, породу животного, пол, дату рождения, возраст, массу, дату измерения, статус кастрации, результаты предыдущих лабораторных исследований, структуру потребления корма и воды, режим кормления, режим физической активности, распорядок перистальтики кишечника, историю болезни, и предшествующие заболевания.
21. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 20, дополнительно содержащий этапы, на которых:
вычисляют, на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров первого животного, разницу между массой первого животного и рекомендованным массо-ростовым показателем идеального животного, относящегося к тому же самому виду и находящегося в подобной стадии роста, что и первое животное;
определяют, находится ли разница в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя; и
отображают на графическом интерфейсе пользователя рекомендацию на основе определения, причем рекомендация включает в себя адаптированный этап вмешательства, если разница не находится в пределах около двух процентилей от рекомендованного массо-ростового показателя.
22. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, дополнительно содержащий этапы, на которых:
определяют состояние тела первого животного на основе одного или более первых биомаркерных входных параметров; и
отображают состояние тела первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
23. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, дополнительно содержащий этапы, на которых:
определяют планируемый потенциал роста первого животного на основе сравнения одного или более первых биомаркерных входных параметров и информации, хранимой в эталонной базе данных, относящейся к виду или породе первого животного; и
отображают планируемый потенциал роста первого животного на графическом интерфейсе пользователя.
24. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 17, в котором релевантная информация о тенденциях состояния здоровья включает в себя кривую роста и диаграмму идеальной массы тела.
RU2019125176A 2017-01-09 2018-01-09 Системы и способы поддержания оптимального роста животных RU2019125176A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762444079P 2017-01-09 2017-01-09
US62/444,079 2017-01-09
PCT/US2018/012935 WO2018129518A1 (en) 2017-01-09 2018-01-09 Systems and methods for maintaining optimal growth in animals

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2019125176A true RU2019125176A (ru) 2021-02-09

Family

ID=61094187

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019125176A RU2019125176A (ru) 2017-01-09 2018-01-09 Системы и способы поддержания оптимального роста животных

Country Status (8)

Country Link
US (2) US20200058405A1 (ru)
EP (2) EP3566234A1 (ru)
JP (1) JP2020505588A (ru)
CN (1) CN110168664A (ru)
AU (1) AU2018205366A1 (ru)
CA (1) CA3048909A1 (ru)
RU (1) RU2019125176A (ru)
WO (1) WO2018129518A1 (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200175611A1 (en) * 2018-11-30 2020-06-04 TailTrax LLC Multi-channel data aggregation system and method for communicating animal breed, medical and profile information among remote user networks
JP7377876B2 (ja) * 2019-02-01 2023-11-10 ソシエテ・デ・プロデュイ・ネスレ・エス・アー ペットフードを推奨する装置及び方法
JP7299143B2 (ja) * 2019-11-25 2023-06-27 富士フイルム株式会社 動物用健康リスク評価システム及び動物用健康リスク評価方法
CN112527014B (zh) * 2020-12-02 2022-05-17 电子科技大学 一种基于Flocking算法的无人机集群放牧方法
US20230019141A1 (en) 2021-07-07 2023-01-19 Mars, Incorporated System, method, and apparatus for predicting genetic ancestry
WO2023018792A1 (en) * 2021-08-10 2023-02-16 Premex, Inc. Systems and methods for improving livestock health and performance
CN113671892B (zh) * 2021-08-18 2024-03-12 迟明海 一种基于云平台的动物管理方法和动物管理系统
CN113689200B (zh) * 2021-09-02 2024-04-09 林超 一种畜禽生长趋势动态监管模式
CN116432907B (zh) * 2023-04-15 2024-04-19 亭曈(杭州)科技有限公司 一种基于深度学习的牲畜运动行为分析方法及系统

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030014279A1 (en) 2001-07-11 2003-01-16 Roman Linda L. System and method for providing patient care management
US8815279B2 (en) 2003-02-10 2014-08-26 University College London Baby feeding formula and system
US20060036419A1 (en) 2004-07-29 2006-02-16 Can Technologies, Inc. System and method for animal production optimization
WO2007079301A2 (en) 2005-12-28 2007-07-12 Hill's Pet Nutrition, Inc. Method of diagnosing a body weight condition or predisposition in an animal
JP5086037B2 (ja) * 2007-11-13 2012-11-28 花王株式会社 ペットの体重管理方法
GB0813782D0 (en) * 2008-07-28 2008-09-03 Delaval Holding Ab Animal installation with height measurement device
GB0813778D0 (en) * 2008-07-28 2008-09-03 Delaval Holding Ab Monitoring animal condition
ES2779029T5 (es) * 2011-05-27 2023-06-26 Nestle Sa Sistemas, métodos y productos de programa informático para supervisar el comportamiento, salud y/o características de una mascota doméstica
CA2921426A1 (en) 2013-08-19 2015-02-26 Ivet Pty Ltd System and method for health assessment of animals
RU2016125898A (ru) 2013-11-29 2018-01-09 Нестек С.А. Устройства, системы и способы оценки риска развития ожирения в дальнейшей жизни у ребенка грудного возраста или ребенка младшего возраста
MX2017000260A (es) 2014-07-08 2017-04-27 Nestec Sa Sistemas y metodos para proporcionar recomendaciones de bienenstar, nutricion y/o salud animal.
WO2016025517A1 (en) 2014-08-11 2016-02-18 The Boston Consulting Group, Inc. Methods and systems for managing animals
US20160155347A1 (en) 2014-11-27 2016-06-02 Nestec S.A. Devices, systems and methods of assessing the foundations for the healthy development of an infant or a young child
BR112017008950A2 (pt) * 2014-11-27 2017-12-26 Nestec Sa dispositivos, sistemas e métodos para avaliar as bases para o desenvolvimento saudável de um bebê ou de uma criança pequena
WO2016100296A1 (en) 2014-12-15 2016-06-23 i4c Innovations Inc. Animal caloric output tracking methods
CN104835002B (zh) * 2015-04-30 2018-02-13 合肥康东福双信息科技有限公司 养殖场动物个体生长过程自动跟踪监管系统
US20180132519A1 (en) 2015-05-21 2018-05-17 Heyrex Limited Animal weight management
GB201702799D0 (en) 2016-09-21 2017-04-05 Mars Inc Prediction method and dietary regime

Also Published As

Publication number Publication date
CA3048909A1 (en) 2018-07-12
US20230042191A1 (en) 2023-02-09
WO2018129518A1 (en) 2018-07-12
AU2018205366A1 (en) 2019-08-08
EP3379544A1 (en) 2018-09-26
CN110168664A (zh) 2019-08-23
US12033757B2 (en) 2024-07-09
EP3566234A1 (en) 2019-11-13
US20200058405A1 (en) 2020-02-20
JP2020505588A (ja) 2020-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019125176A (ru) Системы и способы поддержания оптимального роста животных
Saxton et al. Does skin-to-skin contact and breast feeding at birth affect the rate of primary postpartum haemorrhage: Results of a cohort study
RU2679572C1 (ru) Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов
US20140279754A1 (en) Self-evolving predictive model
CN108604465B (zh) 基于患者生理反应的对急性呼吸道疾病综合征(ards)的预测
JP2019032722A5 (ru)
TW201402059A (zh) 健康狀態判定方法及健康狀態判定系統
RU2017145636A (ru) Устройство, система и способ визуализации данных о пациенте
US11580432B2 (en) System monitor and method of system monitoring to predict a future state of a system
KR20230118054A (ko) 의료 영상으로부터 바이오마커 발현을 예측하는 방법및 시스템
US20210196125A1 (en) Tomographic image prediction device and tomographic image prediction method
Heit et al. RAPID Aneurysm: Artificial intelligence for unruptured cerebral aneurysm detection on CT angiography
JP2018534020A5 (ru)
JP2021104140A (ja) 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム
JP2020535442A (ja) 新生児のビリルビン値を予測する方法およびコンピュータプログラム
JP7512664B2 (ja) 医療診断支援装置、医療診断支援プログラム、および医療診断支援方法
WO2022231001A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
WO2022231000A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
Uyttendaele et al. Machine Learning and Insulin Sensitivity in Determining Outcome in Preterm Infants
CN116965785B (zh) 一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质
US20240013923A1 (en) Information processing device, information processing method, and program
Hsieh The challenges of using temporal representation in real-world EHR data
US20220359081A1 (en) Systems and methods for determining neonatal mortality in animals
US20220336092A1 (en) Information processing system and non-transitory computer-readable storage medium
CN117373665A (zh) 基于大数据的数字化健康管理方法及相关装置