Патенты автора ОЛЕЙНИК Марк (MC)
Изобретение относится в целом к комплексным отраслям робототехники и искусственного интеллекта, а более конкретно к компьютеризированным роботизированным системам, использующим электронные библиотеки мини-манипуляций с трансформированными инструкциями для воспроизведения движений, процессов и методик с электронными корректировками в режиме реального времени. Настоящее изобретение позволяет обеспечить для человекоподобного робота комплексные робототехнические движения, действия и взаимодействия с инструментами и рабочей средой, автоматически формируя человекоподобные движения, действия и характер поведения робота на основании программно-закодированного набора простейших элементов действий и робототехнических движений. Простейшие действия определяются движениями/действиями различной шарнирной степени свободы, различающимися по сложности от простой до повышенной, и которые можно комбинировать в любой последовательно-параллельной форме. Эти простейшие движения названы мини-манипуляциями, каждая из которых имеет точную индексированную по времени структуру ввода команд, а также профиль результирующего поведения/исполнения и направлена на выполнение определенной функции. Мини-манипуляции представляют собой новый способ создания общей платформы программирования по примеру для антропоморфных роботов. Одна или несколько электронных библиотек мини-манипуляций обеспечивают большой выбор воспринимающих и исполняющих последовательностей действий, являющихся общими строительными блоками для решения сложных задач, таких как приготовление пищи, уход за инвалидами, или других задач, выполняемых антропоморфными роботами следующего поколения. 7 з.п. ф-лы, 178 ил.
Настоящее изобретение относится к способам, программным продуктам и компьютерным системам для управления роботом при приготовлении блюда путем замены движений и действий человека-повара. Наблюдение за человеком-поваром выполняется в специальной среде, например на стандартизованной роботизированной кухне с измерительной аппаратурой, и включает в себя использование датчиков и компьютеров для наблюдения, контроля, записи и анализа движений и действий человека-повара, чтобы создать набор исполняемых роботом команд, устойчивый к изменениям внешних условий, который позволит роботизированной или автоматизированной системе на роботизированной кухне приготовить блюдо, соответствующее стандартам и критериям качества, которые предъявляются к блюду, приготовленному человеком-поваром. 6 н. и 80 з.п. ф-лы, 5 табл., 100 ил.
Группа изобретений относится к медицине, а именно к средствам анализа объемных электронных медицинских карт или электронной истории болезни, и может быть использована для оптимизации плана лечения пациента и выбора курса лечения. Способ включает в себя хранение совокупности объективных медицинских данных для множества пациентов, где объективные медицинские данные каждого пациента структурированы в виде множественных элементов для использования при хранении объективных медицинских данных. При этом объективные медицинские данные каждого пациента содержат историю болезни пациента. Проводят разгруппировку указанной совокупности объективных медицинских данных пациентов для классификации совокупности объективных медицинских данных по подгруппам. При этом этап классификации включает в себя по меньшей мере один уровень классификации, основанный на параметрах каждого пациента, его заболевании, лечении этого заболевания, которое проходил пациент, и результате этого лечения, а также итеративное повторение данной процедуры по одному разу для каждой подгруппы на каждом уровне, пока не будет идентифицирован набор подгрупп, которые меньше ранее сформированных подгрупп, причем пациенты в меньших подгруппах имеют сходные клинически релевантные параметры и сходные результаты лечения. Вычисляют свойства групп пациентов, включая их ожидаемый клинический результат на конкретное лечение, на основе известных результатов пациентов, ранее прошедших такое же лечение. При этом у упомянутых пациентов есть общие демографические, генетические, анамнестические и диагностические параметры. Получают шаблон заболевания нового пациента с объективными медицинскими данными нового пациента, основанными на заболевании этого пациента. Причем шаблон нового пациента включает в себя, по меньшей мере, клинически релевантные параметры нового пациента и по меньшей мере одно заболевание нового пациента. Сопоставляют параметры и заболевание нового пациента с соответствующими параметрами и заболеванием из разгруппированных подгрупп, чтобы выбрать наиболее похожие и определить вероятные результаты возможных вариантов лечения для нового пациента на основании результатов лечения для пациентов в соответствующих подгруппах. Система выбора курса лечения содержит модули для выполнения способа, который содержит этапы, на которых выполняют хранение совокупности объективных медицинских данных для множества пациентов, где объективные медицинские данные каждого пациента структурированы в виде множественных элементов для использования при хранении объективных медицинских данных. Получают индивидуальный шаблон пациента с объективными медицинскими данными пациента на основании заболевания пациента. Разгруппировывают объективные медицинские данные пациента с совокупностью объективных медицинских данных для классификации совокупности объективных медицинских данных по подгруппам. Причем этап классификации включает в себя один и более уровней классификации, начиная с первого набора параметров, после которого идут дополнительные наборы параметров, и продолжая данный процесс, пока параметры пациента и заболевание не будут соответствовать разгруппированным подгруппам. После этого определяют вероятные результаты возможных вариантов лечения для пациента на основании результатов лечения для пациентов в указанных подгруппах. Также система содержит модуль ввода, выполненный с возможностью получать шаблон заболевания нового пациента с объективными медицинскими данными нового пациента, основанными на заболевании этого пациента, причем шаблон нового пациента включает в себя, по меньшей мере, клинически релевантные параметры нового пациента и по меньшей мере одно заболевание нового пациента; и модуль сопоставления, который соединен с возможностью связи с модулем разгруппировки и модулем ввода и выполнен с возможностью сопоставлять параметры и заболевание нового пациента с соответствующими параметрами и заболеванием в разгруппированных подгруппах для выбора наиболее сходных подгрупп и определения вероятных результатов возможных вариантов лечения для нового пациента на основании результатов лечения для пациентов в соответствующих подгруппах. Группа изобретений позволяет оптимизировать лечение пациентов и формирование планов лечения. 6 н. и 62 з.п. ф-лы, 103 ил., 2 пр.
