WO2025224714 - SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING PATIENT CARE INSTRUCTIONS USING REAL-TIME SENSOR DATA
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/224714
Publication Date
30.10.2025
International Application No.
PCT/IB2025/054380
International Filing Date
28.04.2025
Title **
[English]
SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING PATIENT CARE INSTRUCTIONS USING REAL-TIME SENSOR DATA
[French]
SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION D'INSTRUCTIONS DE SOINS DE PATIENT À L'AIDE DE DONNÉES DE CAPTEUR EN TEMPS RÉEL
Applicants **
ZEMPLEE INC.
Inventors
ANTHAPUR, Aparna Pujar
ANTHAPUR, Ishanya
Priority Data
63/639,041
26.04.2024
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 | * |
| * | |
| Number of Office Actions | * |
| * | |
International Searching Authority |
USPTO
* |
| * | |
| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
* |
| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
* |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
* |
| Translation |
|
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.
Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2388 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 14670 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2327 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2442 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4310 |
Total:
26,137
Contact Us
Abstract[English]
A system and method for generating patient care instructions based on real-time sensor and medical data The method includes receiving time-stamped sensor data from a sensor network comprising motion, occupancy, and environmental sensors, and receiving medical data associated with a patient, including medical conditions, treatment history, medication data, and biometric data. The sensor data is enriched with room-specific information, and activity pattern data is generated in real time using a pattern recognition model. The activity pattern data includes mobility, sleep patterns, medication adherence, statistical measures, temporal patterns, and correlations with medical data. Anomalies indicating potential health risks are detected by comparing current activity patterns with baseline data. A prediction model, trained on historical patient data, assesses the patient's health and generates care instructions accordingly. The care instructions are securely delivered to patient devices, caregiver applications, or automated medication dispensing systems, enabling timely interventions and continuous patient monitoring.[French]
La présente invention concerne un système et un procédé pour générer des instructions de soins de patient sur la base d'un capteur en temps réel et de données médicales, le procédé consistant à recevoir des données de capteur horodatées provenant d'un réseau de capteurs comprenant des capteurs de mouvement, d'occupation et d'environnement, et à recevoir des données médicales associées à un patient, y compris des problèmes de santé, un historique de traitement, des données de médicament et des données biométriques. Les données de capteur sont enrichies avec des informations spécifiques à une pièce, et des données de motif d'activité sont générées en temps réel à l'aide d'un modèle de reconnaissance de motif. Les données de motif d'activité comprennent la mobilité, les habitudes de sommeil, l'adhérence de médicament, des mesures statistiques, des motifs temporels et des corrélations avec des données médicales. Des anomalies indiquant des risques de santé potentiels sont détectées par comparaison de motifs d'activité actuels avec des données de ligne de base. Un modèle de prédiction, entraîné sur des données historiques de patient, évalue la santé du patient et génère des instructions de soins en conséquence. Les instructions de soins sont délivrées de manière sécurisée à des dispositifs de patient, à des applications de soignant ou à des systèmes de distribution de médicament automatisés, permettant des interventions en temps opportun et une surveillance continue de patient.