WO2026099493 - RECHENEINRICHTUNG UND VERFAHREN ZUM ERZEUGEN VON TRAININGSDATEN
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2026/099493
Publication Date
15.05.2026
International Application No.
PCT/EP2025/082520
International Filing Date
10.11.2025
Title **
[German]
RECHENEINRICHTUNG UND VERFAHREN ZUM ERZEUGEN VON TRAININGSDATEN
[English]
COMPUTING DEVICE AND METHOD FOR GENERATING TRAINING DATA
[French]
DISPOSITIF DE CALCUL ET PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT
Applicants **
KARL STORZ SE & CO. KG
Inventors
WENZLER, Sebastian
KENAR, Erhan
BRÜDERLE, Klaus
HEINZMANN, Tim
Priority Data
102024132853.3
11.11.2024
DE
102024132854.1
11.11.2024
DE
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2482 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 13792 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2483 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2682 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 8740 |
Total:
30,179
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Abstract[German]
Die Erfindung schafft ein Verfahren zum Erzeugen von Trainingsdaten sowie eine entsprechende Recheneinrichtung und ein entsprechendes System. Das Verfahren umfasst zumindest die Schritte: Empfangen (S100) von Sensordaten (1) von mindestens einem in einer klinischen Situation vorhandenen Sensor (10; 20; 30); Einspeisen (S200) der Sensordaten in ein erstes Maschinenlernen-Modell (110); Verarbeiten (S300) der ersten Eingangsdaten (11), um erste Ausgabedaten (19) zu erzeugen, welche eine Handlungsempfehlung, ein Steuerungssignal, oder eine Information an einen Nutzer darstellen; Einspeisen (S400) der ersten Ausgabedaten (19) als zweite Eingangsdaten (21) in ein zweites Maschinenlernen-Modell (120); Verarbeiten (S500) der zweiten Eingangsdaten (21) durch das zweite Maschinenlernen-Modell (120), um zweite Ausgabedaten (29) zu erzeugen, welche anzeigen, ob die empfangenen Sensordaten (1) zur Verbesserung des ersten Maschinenlernen-Modells (110) zu verwenden sind, und, falls dies der Fall ist: Speichern zumindest eines Teil der empfangenen Sensordaten (1) als eine Basis für Trainingsdaten für das erste Maschinenlernen-Modell (110).[English]
The invention relates to a method for generating training data, to a corresponding computing device and to a corresponding system. The method comprises at least the following steps: receiving (S100) sensor data (1) from at least one sensor (10; 20; 30) present in a clinical situation; feeding (S200) the sensor data into a first machine learning model (110); processing (S300) the first input data (11) in order to generate first output data (19) which represent an action recommendation, a control signal or information to a user; feeding (S400) the first output data (19) as second input data (21) into a second machine learning model (120); processing (S500) the second input data (21) by means of the second machine learning model (120) in order to generate second output data (29) which indicate whether the received sensor data (1) are to be used to improve the first machine learning model (110), and if this is the case: storing at least some of the received sensor data (1) as the basis for training data for the first machine learning model (110).[French]
L'invention concerne un procédé de génération de données d'entraînement ainsi qu'un dispositif de calcul correspondant et un système correspondant. Le procédé comprend au moins les étapes suivantes : réception (S100) de données de capteur (1) provenant d'au moins un capteur (10 ; 20 ; 30) présent dans une situation clinique ; injection (S200) des données de capteur dans un premier modèle d'apprentissage automatique (110) ; traitement (S300) des premières données d'entrée (11) pour générer des premières données de sortie (19) lesquelles représentent une recommandation d'action, un signal de commande ou une information destinée à un utilisateur ; injection (S400) des premières données de sortie (19) en tant que deuxièmes données d'entrée (21) dans un deuxième modèle d'apprentissage automatique (120) ; traitement (S500) des deuxièmes données d'entrée (21) par le deuxième modèle d'apprentissage automatique (120) pour générer des deuxièmes données de sortie (29) qui indiquent si les données de capteur (1) reçues doivent être utilisées pour améliorer le premier modèle d'apprentissage automatique (110) et si tel est le cas : enregistrement d'au moins une partie des données de capteur reçues (1) comme base de données d'entraînement pour le premier modèle d'apprentissage automatique (110).