Digital Pills with Ingestible Sensors: Patent Landscape Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The modern healthcare system is directly related to the development of digital health tools and solutions. Pills with digital sensors represent a highly innovative class of new pharmaceuticals. The aim of this work was to analyze the patent landscape and to systematize the main trends in patent protection of digital pills with ingestible sensors worldwide; accordingly, to identify the patenting leaders as well as the main prevailing areas of therapy for patent protection, and the future perspectives in the field. In July 2022, a search was conducted using Internet databases, such as the EPO, USPTO, FDA and the Lens database. The patent landscape analysis shows an increase in the number of patents related to digital pills with ingestible sensors for mobile clinical monitoring, smart drug delivery, and endoscopy diagnostics. The leaders in the number of patents issued are the United States, the European Patent Office, Canada, Australia, and China. The following main areas of patenting digital pills with ingestible sensors were identified: treatment in the field of mental health; HIV/AIDS; pain control; cardiovascular diseases; diabetes; gastroenterology (including hepatitis C); oncology; tuberculosis; and transplantology. The development of scientific and practical approaches towards the implementation of effective and safe digital pills will improve treatment outcomes, increase compliance, reduce hospital stays, provide mobile clinical monitoring, have a positive impact on treatment costs and will contribute to increased patient safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».