WO2024261528 - SYSTEMS AND METHODS FOR MESSAGE GENERATION
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/261528
Publication Date
26.12.2024
International Application No.
PCT/IB2024/000311
International Filing Date
24.06.2024
Title **
[English]
SYSTEMS AND METHODS FOR MESSAGE GENERATION
[French]
SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE GÉNÉRATION DE MESSAGES
Applicants **
SIDEKICKHEALTH EHF.
Vallakór 4
203 Kopavogur, IS
Inventors
SÆVARSSON, Freyr
Hjallabraut 7
220 Hafnarfjörður, IS
STURLUSON, Stefán, Páll
Holtsvegur 9
210 Garðabær, IS
VIGNISSON, Egill
Lækjarhjalli 40
200 Kópavogur, IS
GUDMUNDSSON, Stefán
Kleppsvegur 2
105 Reykjavík, IS
VIGGÓSSON, Ólafur, Pröstur
Vindakór 8
203 Kópavogur, IS
GUNNLAUGSSON, Eysteinn
Kvisthagi 11
107 Reykjavík, IS
PORGEIRSSON, Tryggvi
Látraströnd 19
170 Seltjarnarnes, IS
Priority Data
63/509,667
22.06.2023
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
| * | |
| * | |
International Searching Authority |
EPO
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| * | |
| * | |
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| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Translation |
|
Recalculate
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1626 | |
| EPO | Filing, Examination | 7233 | |
| Japan | Filing | 590 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2710 |
Total: 12734 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
A message can be generated for a patient using a message template, a machine-learning model, and recommendation model. A parameterized version of the message template can be generated using the recommendation model and a profile of the patient. The machine-learning model can be configured to restate the parameterized version of the message using the patient profile and a supervisor profile. The restated message can be delivered to the patient or approved by a supervisor and then delivered to the patient. Based on supervisor feedback concerning the message template, the parameterized message template, or the restated message template, the recommendation model or the machine-learning model can be trained or fine-tuned.[French]
Un message peut être généré pour un patient à l'aide d'un modèle de message, d'un modèle d'apprentissage machine et d'un modèle de recommandation. Une version paramétrée du modèle de message peut être générée à l'aide du modèle de recommandation et d'un profil du patient. Le modèle d'apprentissage machine peut être configuré pour reformuler la version paramétrée du message à l'aide du profil de patient et d'un profil de superviseur. Le message reformulé peut être transmis au patient ou approuvé par un superviseur, puis transmis au patient. Sur la base d'une rétroaction de superviseur concernant le modèle de message, le modèle de message paramétré, ou le modèle de message reformulé, le modèle de recommandation ou le modèle d'apprentissage machine peut être entraîné ou réglé avec précision.