[发明专利]为受试者定制的连续发展的基于随机化改善器官功能的方法

权利要求书

1.一种用于通过防止或减轻对至少一种方案的适应来改善目标细胞、组织、器官和/或全身功能和/或表现的计算机实现的方法，所述至少一种方案选自治疗、操纵、挑战性锻炼、训练、学习、和营养方案，所述方法包括：

接收与所述受试者相关的多个生理和/或病理参数；

将闭环机器学习算法应用于所述多个生理和/或病理参数；

确定与所述治疗、挑战性锻炼、训练、学习和营养方案中的至少一个相关的受试者特定的输出参数，其中，所述受试者特定的输出参数有助于防止或减轻细胞、组织和/或器官对所述至少一种方案的适应；和

通过应用为受试者定制的连续或半连续的基于随机化或基于非随机化的算法，利用所述受试者特定的输出参数来改善所述机器学习算法，从而促进细胞、组织和/或器官功能和/或表现的连续改善。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，防止或减轻适应包括克服所述至少一种方案的效果的部分丧失或完全丧失(或对所述至少一种方案无反应)。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，还利用为受试者定制的连续或半连续算法，所述为受试者定制的连续或半连续算法使用基于随机化和/或基于非随机化的算法，所述基于随机化和/或基于非随机化的算法被配置成使用或组合与所述目标细胞、组织、器官和/或身体直接相关或不直接相关的一个或更多个算法训练任务，以用于改善所述目标细胞、组织、器官和/或身体的功能和/或表现。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包括利用刺激设备向所述受试者提供刺激，以使所述至少一种方案的效果最大化。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，还包括更新所述受试者特定的输出参数中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，更新包括更新所述受试者特定的输出参数中的至少一个的振幅、频率、间隔、持续时间或其任意组合。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，更新包括更新所述受试者特定的输出参数中的至少一个的振幅、频率、间隔、持续时间或其任意组合。

8.根据权利要求5-7中任一项所述的方法，还包括确定刺激参数。

9.根据权利要求5-8中任一项所述的方法，其中，所述输出参数基于从所述受试者连续地或半连续地收集的数据来更新。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述机器学习算法还考虑选自包括以下项的组的个人数据：受试者表现、细胞/组织/器官功能相关分数、与细胞/组织/器官表现相关的参数、年龄、体重、腰围、目标器官和其他器官的功能、热量摄入和输出、性别、种族、地理、病理历史/状态、温度、代谢率、脑功能、健康状况、心脏、肺肌肉功能、血液测试、和任何生理或病理生物标记、受试者的健康相关参数或其任意组合。

11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其中，所述生理和/或病理参数中的至少一个是从传感器获得的。

12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，还包括将推荐的方案相关参数或其变化实时通知所述受试者。

13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，还包括利用外部的、可佩戴的、吞咽的和/或植入的设备来引发所述目标细胞、组织和/或器官的反应，以连续改善所述目标细胞、组织和/或器官的功能和/或表现。

14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，还包括向所述受试者施用挑战性锻炼方案、训练方案、培养方案、营养方案或设备生成的操纵方案。