Digital Pills with Ingestible Sensors: Patent Landscape Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 découle