G - Physics – 06 – N
Patent
G - Physics
06
N
G06N 3/00 (2006.01) A61B 5/05 (2006.01) G06F 17/28 (2006.01) G06N 3/12 (2006.01) G10L 13/00 (2006.01) G06F 17/60 (2000.01)
Patent
CA 2500526
Biology models of biochemical systems have proven to be powerful conceptual tools for the analysis of biological data. Biological data is unique in that it exists mostly in the differential display format. The present invention (Fig. 1) uses artificial intelligence (AI) to synthesize bioinformatic data (unit operations) for building and analyzing models of underlying physiologies (hypothetical mathematical models). In addition to AI methods, the invention describes the use of differential equations [e.g. the Michaelis-Menton kinetics equation, d/dt(Substrate[t])=- Enzyme[t]Substrate[t]/(Km+Substrate[t])] and linear algebra (i.e. the linear differential equation of the Michaelis-Menton kinetics equation and its Laplace transform) to recast the models into another mathematical domain. The direct use of differential display data formats for model testing provides more complete alternatives for modeling physiological and other complex systems towards a global solution.
L'invention porte sur des modèles biologiques de systèmes biochimiques qui s'avèrent être de puissants outils conceptuels dans l'analyse de données biologiques, mais qui ont été, à travers le temps, ardus à formuler et à tester. Ces données biologiques sont également uniques dans le sens où elles existent généralement sous le format d'affichage différentiel, inapproprié pour être utilisé dans des efforts de modélisation mathématiques standards. La présente invention soulage les chercheurs des corvées d'établissement de modèles et d'analyse de données ceux-ci n'étant plus capables d'assimiler le volume écrasant des données bioinformatiques et de les synthétiser en un modèle de la physiologie sous-jacente en créant un substitut de l'intelligence artificielle (IA). Outre l'utilisation du procédé de l'intelligence artificielle pour réaliser cette invention, on utilise des équations à différences et l'algèbre linéaire pour refondre les modèles en un autre domaine mathématique, ce qui permet d'utiliser directement des formats de données d'affichage différentiel pour tester les modèles et éviter d'avoir recours à l'intégration numérique coûteuse en temps. L'effet combiné est d'accélérer de manière significative l'établissement de modèles et le processus de test et de produire plusieurs modèles alternatifs complets pour des systèmes physiologiques et autres systèmes complexes.
Smart & Biggar
Target Discovery Inc.
LandOfFree
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