PERSONALIZED ARRYTHMIA TREATMENT PLANNING
A system and method for predicting the outcome of therapy for a cardiac arrhythmia patient are disclosed. The system and method include inputting data regarding the arrhythmia into a database, the database including data on other arrhythmia patients and their respective therapy, modeling the arrhyth...
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Format: | Patent |
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creator | AMIT, Matityahu KAUFMAN, Ana TSOREF, Liat LEV, Iddo ELIYAHU, Shiran TAL-BOTZER, Ronen |
description | A system and method for predicting the outcome of therapy for a cardiac arrhythmia patient are disclosed. The system and method include inputting data regarding the arrhythmia into a database, the database including data on other arrhythmia patients and their respective therapy, modeling the arrhythmia based on training and modeling of the other arrhythmia data, and predicting the outcome of therapy for the cardiac arrhythmia patient. The system and method may include the input data including patient records, prior examination information, drug protocol, demographics, age and gender, surface ECG, at least one MRI, and modeling information. The modeling may include at least one of a digital model, mapping information, and CARTO® information.
L'invention concerne un système et une méthode de prédiction du résultat d'une thérapie pour un patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode consistent à entrer des données concernant l'arythmie dans une base de données, la base de données incluant des données sur d'autres patients souffrant d'arythmie et leur thérapie respective, à modéliser l'arythmie sur la base de l'entraînement et de la modélisation des autres données d'arythmie, et à prédire le résultat d'une thérapie pour le patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode peuvent inclure les données d'entrée incluant des dossiers de patient, des informations sur des examens antérieurs, un protocole médicamenteux, des données démographiques, l'âge et le sexe, un ECG de surface, au moins une IRM, et des informations de modélisation. La modélisation peut inclure au moins l'un d'un modèle numérique, d'informations de mise en correspondance, et d'informations CARTO®. |
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L'invention concerne un système et une méthode de prédiction du résultat d'une thérapie pour un patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode consistent à entrer des données concernant l'arythmie dans une base de données, la base de données incluant des données sur d'autres patients souffrant d'arythmie et leur thérapie respective, à modéliser l'arythmie sur la base de l'entraînement et de la modélisation des autres données d'arythmie, et à prédire le résultat d'une thérapie pour le patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode peuvent inclure les données d'entrée incluant des dossiers de patient, des informations sur des examens antérieurs, un protocole médicamenteux, des données démographiques, l'âge et le sexe, un ECG de surface, au moins une IRM, et des informations de modélisation. La modélisation peut inclure au moins l'un d'un modèle numérique, d'informations de mise en correspondance, et d'informations CARTO®.</description><language>eng ; fre</language><subject>HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA ; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS ; PHYSICS</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220421&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022079623A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76290</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220421&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022079623A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>AMIT, Matityahu</creatorcontrib><creatorcontrib>KAUFMAN, Ana</creatorcontrib><creatorcontrib>TSOREF, Liat</creatorcontrib><creatorcontrib>LEV, Iddo</creatorcontrib><creatorcontrib>ELIYAHU, Shiran</creatorcontrib><creatorcontrib>TAL-BOTZER, Ronen</creatorcontrib><title>PERSONALIZED ARRYTHMIA TREATMENT PLANNING</title><description>A system and method for predicting the outcome of therapy for a cardiac arrhythmia patient are disclosed. The system and method include inputting data regarding the arrhythmia into a database, the database including data on other arrhythmia patients and their respective therapy, modeling the arrhythmia based on training and modeling of the other arrhythmia data, and predicting the outcome of therapy for the cardiac arrhythmia patient. The system and method may include the input data including patient records, prior examination information, drug protocol, demographics, age and gender, surface ECG, at least one MRI, and modeling information. The modeling may include at least one of a digital model, mapping information, and CARTO® information.
L'invention concerne un système et une méthode de prédiction du résultat d'une thérapie pour un patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode consistent à entrer des données concernant l'arythmie dans une base de données, la base de données incluant des données sur d'autres patients souffrant d'arythmie et leur thérapie respective, à modéliser l'arythmie sur la base de l'entraînement et de la modélisation des autres données d'arythmie, et à prédire le résultat d'une thérapie pour le patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode peuvent inclure les données d'entrée incluant des dossiers de patient, des informations sur des examens antérieurs, un protocole médicamenteux, des données démographiques, l'âge et le sexe, un ECG de surface, au moins une IRM, et des informations de modélisation. La modélisation peut inclure au moins l'un d'un modèle numérique, d'informations de mise en correspondance, et d'informations CARTO®.</description><subject>HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA</subject><subject>INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZNAMcA0K9vdz9PGMcnVRcAwKigzx8PV0VAgJcnUM8XX1C1EI8HH08_P0c-dhYE1LzClO5YXS3AzKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHh_kYGRkYG5pZmRsaOhsbEqQIA65slrg</recordid><startdate>20220421</startdate><enddate>20220421</enddate><creator>AMIT, Matityahu</creator><creator>KAUFMAN, Ana</creator><creator>TSOREF, Liat</creator><creator>LEV, Iddo</creator><creator>ELIYAHU, Shiran</creator><creator>TAL-BOTZER, Ronen</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220421</creationdate><title>PERSONALIZED ARRYTHMIA TREATMENT PLANNING</title><author>AMIT, Matityahu ; KAUFMAN, Ana ; TSOREF, Liat ; LEV, Iddo ; ELIYAHU, Shiran ; TAL-BOTZER, Ronen</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2022079623A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2022</creationdate><topic>HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA</topic><topic>INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>AMIT, Matityahu</creatorcontrib><creatorcontrib>KAUFMAN, Ana</creatorcontrib><creatorcontrib>TSOREF, Liat</creatorcontrib><creatorcontrib>LEV, Iddo</creatorcontrib><creatorcontrib>ELIYAHU, Shiran</creatorcontrib><creatorcontrib>TAL-BOTZER, Ronen</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>AMIT, Matityahu</au><au>KAUFMAN, Ana</au><au>TSOREF, Liat</au><au>LEV, Iddo</au><au>ELIYAHU, Shiran</au><au>TAL-BOTZER, Ronen</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>PERSONALIZED ARRYTHMIA TREATMENT PLANNING</title><date>2022-04-21</date><risdate>2022</risdate><abstract>A system and method for predicting the outcome of therapy for a cardiac arrhythmia patient are disclosed. The system and method include inputting data regarding the arrhythmia into a database, the database including data on other arrhythmia patients and their respective therapy, modeling the arrhythmia based on training and modeling of the other arrhythmia data, and predicting the outcome of therapy for the cardiac arrhythmia patient. The system and method may include the input data including patient records, prior examination information, drug protocol, demographics, age and gender, surface ECG, at least one MRI, and modeling information. The modeling may include at least one of a digital model, mapping information, and CARTO® information.
L'invention concerne un système et une méthode de prédiction du résultat d'une thérapie pour un patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode consistent à entrer des données concernant l'arythmie dans une base de données, la base de données incluant des données sur d'autres patients souffrant d'arythmie et leur thérapie respective, à modéliser l'arythmie sur la base de l'entraînement et de la modélisation des autres données d'arythmie, et à prédire le résultat d'une thérapie pour le patient souffrant d'arythmie cardiaque. Le système et la méthode peuvent inclure les données d'entrée incluant des dossiers de patient, des informations sur des examens antérieurs, un protocole médicamenteux, des données démographiques, l'âge et le sexe, un ECG de surface, au moins une IRM, et des informations de modélisation. La modélisation peut inclure au moins l'un d'un modèle numérique, d'informations de mise en correspondance, et d'informations CARTO®.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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