PATIENT STATE DETECTION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE BASED ALGORITHM

A patient state is detected with at least one classification boundary generated by a supervised machine learning technique, such as a support vector machine. In some examples, the patient state detection is used to at least one of control the delivery of therapy to a patient, to generate a patient notification, to initiate data recording, or to evaluate a patient condition. In addition, an evaluation metric can be determined based on a feature vector, which is determined based on characteristics of a patient parameter signal, and the classification boundary. Example evaluation metrics can be based on a distance between at least one feature vector and the classification boundary and/or a trajectory of a plurality of feature vectors relative to the classification boundary over time. L'invention porte sur l'état d'un patient qui est détecté avec au moins une limite de classement générée par une technique d'apprentissage par machine supervisée, telle qu'une machine vecteur de soutien. Dans certains exemples, la détection de l'état de patient est utilisée pour au moins l'un parmi la régulation de l'administration d'une thérapie à un patient, la génération d'une notification de patient, l'initiation d'enregistrement de données, ou l'évaluation d'un état de patient. De plus, une mesure d'évaluation peut être déterminée sur la base d'un vecteur caractéristique, qui est déterminé sur la base de caractéristiques d'un signal de paramètre de patient, et de la limite de classement. Un exemple de mesure d'évaluation peut être basé sur une distance entre au moins un vecteur caractéristique et la limite de classement et/ou une trajectoire d'une pluralité de vecteurs caractéristiques par rapport à la limite de classement au cours du temps.