[发明专利]基于机器学习的安全控制器

权利要求书

1.一种系统，其包括：

至少一个数据处理器；以及

至少一个存储器，其存储指令，所述指令在由至少一个数据处理器执行时产生包括以下各项的操作：

通过至少应用机器学习模型来识别与第一临床医师相关的第一轮班，所述机器学习模型经过训练以至少基于与第一临床医师相关的一系列事务记录来识别与第一临床医师相关的一个或更多个轮班；

至少基于与第一临床医师相关的第一轮班来确定第一临床医师可能参与危害行为；以及

响应于确定出第一临床医师可能参与危害行为而激活保护工作流程。

2.根据权利要求1所述的系统，其还包括：

将与第一临床医师相关的第一轮班和与第一临床医师相关的第二轮班和/或与第二临床医师相关的第三轮班进行比较；以及

至少基于所述比较来确定第一临床医师可能参与危害行为。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，通过至少将与第一临床医师相关的第一轮班中包括的第一多个事务记录和与第一临床医师相关的第二轮班和/或与第二临床医师相关的第三轮班中包括的第二多个事务记录进行比较，将第一轮班与第二轮班和/或第三轮班进行比较。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，响应于检测到第一多个事务记录中包括的一个或更多个异常事务记录，确定第一临床医师可能参与危害行为。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的系统，其中，至少基于与第一临床医师相关的第一轮班具有和与第一临床医师相关的第二轮班和/或与第二临床医师相关的第三轮班共同的一个或更多个属性，将第一轮班与第二轮班和/或第三轮班进行比较。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的系统，其中，至少基于第一临床医师和第二临床医师具有共同的一个或更多个属性，将与第一临床医师相关的第一轮班和与第二临床医师相关的第三轮班进行比较。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其还包括：

至少基于与第一临床医师相关的第一轮班，识别第一临床医师在其间可能参与危害行为的一个或更多个高风险时段；以及

在一个或更多个高风险时段期间激活保护工作流程。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述一个或更多个高风险时段包括第一轮班的开始之后的第一时间量和第一轮班的结束之前的第二时间量中的至少一个。

9.根据权利要求7至8中任一项所述的系统，其中，所述一个或更多个高风险时段包括第一轮班中超过阈值时间量的部分。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中，所述机器学习模型包括概率机器学习模型，并且其中，所述概率机器学习模型经过训练以至少基于与第一临床医师相关的一系列事务记录来确定第一临床医师处于上班状态和处于下班状态的概率。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，从下班状态到上班状态的第一转换对应于与第一临床医师相关的第一轮班的开始，并且其中，从上班状态到下班状态的第二转换对应于与第一临床医师相关的第一轮班的结束。

12.根据权利要求10至11中任一项所述的系统，其中，利用强化学习技术来训练概率机器学习模型，所述强化学习技术包括：Q学习、蒙特卡罗、状态-动作-奖励-状态-动作(SARSA)、深度Q网络(DQN)、深度确定性策略梯度(DDPG)、异步演员-评论家算法(A3C)、信任域策略优化(TRPO)和/或近端策略优化(PPO)。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的系统，其中，所述一系列事务记录包括：响应于第一临床医师与访问控制系统交互而生成的一个或更多个事务记录，并且其中，事务记录指示经由访问控制系统在治疗机构的进入点处扫描访问标记。