Abrégé

A system for optimizing supplement decisions is disclosed. The system includes a computing device configured to receive a longevity inquiry from a remote device. The system retrieves a biological extraction pertaining to a user and identifies a longevity element associated with a user. The system selects an ADME model utilizing a biological extraction. The system generates a machine-learning algorithm utilizing the selected ADME model to input a longevity element associated with a user as an input and output an ADME factor. The system identifies a second longevity element compatible with the ADME factor as a function of the first longevity element. The system selects the second longevity element as a tolerant longevity element. A method for optimizing supplement decisions is also disclosed.

Classes IPC  ?

• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system for generating a lifestyle-based disease prevention plan, the system including a computing device configured to receive at least a user biomarker input, produce a user profile as a function of the at least a user biomarker input, and generate a lifestyle-based disease prevention plan as a function of the user profile including training a machine learning process with a lifestyle training data set where the lifestyle training data set further comprises lifestyle elements correlated to a plurality of outputs containing diseases prevented and producing the lifestyle-based disease prevention plan as a function of the user profile and machine learning process.

Classes IPC  ?

• G16H 20/70 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mentales, p. ex. la thérapie psychologique ou le training autogène
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G06F 16/3331 - Traitement de requêtes
• G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
• G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 70/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pathologies

Abrégé

An apparatus for resource guidance, wherein the apparatus comprises at least a processor; and a memory communicatively connected to the at least a processor, wherein the memory containing instructions configuring the at least a processor to receive a request for a resource containing a desired allocation; identify a first nourishment provider for a first resource; label the first resource as a function of the desired allocation; identify a second nourishment provider for a second resource; label the second resource as a function of the first nourishment resource and the desired allocation; receive a depot label from the first nourishment provider and the second nourishment provider; aggregate the first resource and the second resource as a function of the depot label; and generate resource guidance using the depot label.

Classes IPC  ?

• G06F 9/46 - Dispositions pour la multiprogrammation
• G06F 9/50 - Allocation de ressources, p. ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system and method for generating a customized badge is disclosed. The system comprises at least a processor and a memory to receive cohort data, receive alimentary array data, generate a cohort digital badge for the alimentary item of at least alimentary array data as a function of the cohort data, receive user data wherein the user data comprises biological extraction data, update the cohort digital badge to a user digital badge as a function of the biological extraction data, and display the user digital badge.

Classes IPC  ?

• G06Q 30/0601 - Commerce électronique [e-commerce]

Abrégé

An apparatus and method for generating an ingredient chain, comprising at least a processor; and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to receive recipe data from a user; extract, from the recipe data, a plurality of ingredients; classify, utilizing an ingredient classifier, the plurality of ingredients to output a score; and generate, as a function of the score, a first ingredient chain for the user.

Classes IPC  ?

• G06F 16/35 - PartitionnementClassement
• G06F 16/335 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d’utilisateurs ou de groupes
• G06F 16/338 - Présentation des résultats des requêtes

Abrégé

A system for additive manufacturing of nutritional supplement servings, the system comprising a computing device configured to receive a plurality of nutritional needs of a user and a nutrient plan; determine a nutritional input to the user as a function of the nutrient plan; detect at least a nutrition deficiency as a function of the plurality of nutritional needs, the nutritional input and the nutrient plan; calculate at least a supplement dose; select an ingredient combination as a function of the at least a supplement dose, and selecting an ingredient combination including at least a substrate ingredient and at least a supplement ingredient as a function of the nutritional deficiency and the at least a delivery vehicle; and initiate manufacture of a nutritional supplement serving at the additive manufacturing device.

Classes IPC  ?

• A23P 20/25 - Remplissage ou fourrage de produits alimentaires enrobés, p. ex. combiné avec l’enrobage ou la formation de creux
• A23L 33/00 - Modification de la qualité nutritive des alimentsProduits diététiquesLeur préparation ou leur traitement

Abrégé

A method and system of achieving vibrant constitution based on user inputs, the method comprising receiving by at least a processor training data including a plurality of data entries, wherein each data entry of the plurality of data entries includes at least an element of physiological state data and at least a correlated alimentary instruction set; recording at least a biological extraction from a user; receiving at least a user input relating to an alimentary standard; and generating at least an alimentary instruction set as a function of the at least a biological extraction and the at least a user input.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

An apparatus for geographically tracking nourishment selection, the apparatus comprising at least a computing device and a memory configured to receive a location associated with a user from a user device; determine a nourishment provider within the location, wherein the nourishment provider is associated with a plurality of nourishment possibilities; locate a performance character associated with the user, wherein the performance character contains a nourishment score; generate a user profile wherein the user profile comprises the location, the nourishment provider, and the performance character; grade, using a machine-learning process, the plurality of nourishment possibilities associated with the nourishment provider using a plurality of corresponding nourishment possibility indexes; and a graphical user interface configured to display the plurality of graded nourishment possibilities and wherein the graphical user interface is configured to receive an input from the user relating to the graded nourishment possibilities.

Classes IPC  ?

• G06Q 30/0601 - Commerce électronique [e-commerce]
• G01C 21/36 - Dispositions d'entrée/sortie pour des calculateurs embarqués
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
• H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
• H04W 4/02 - Services utilisant des informations de localisation
• H04W 4/029 - Services de gestion ou de suivi basés sur la localisation

Abrégé

A system for generating a virtual assistant in a messaging user interface, the system comprising a computing device configured to receive, from a sensor, a change in the biological state of a plurality of users; prioritize an agenda action relating to food delivery of a plurality of agenda actions contained within a user agenda list as a function of the change in the biological state of the plurality of users; initiate a virtual message user interface between a user client device and the computing device; select a conversation profile for the virtual assistant, wherein the conversation profile identifies instructions relating to the food delivery; generate a communication to the user comprising the instructions relating to the food delivery; identify a third-party device as a function of the instructions relating to the food delivery; share information with the third-party device as a function of the instructions relating to the food delivery.

Classes IPC  ?

• H04L 51/18 - Commandes ou codes exécutables
• G06F 16/31 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
• G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
• H04L 51/02 - Messagerie d'utilisateur à utilisateur dans des réseaux à commutation de paquets, transmise selon des protocoles de stockage et de retransmission ou en temps réel, p. ex. courriel en utilisant des réactions automatiques ou la délégation par l’utilisateur, p. ex. des réponses automatiques ou des messages générés par un agent conversationnel
• H04L 51/046 - Interopérabilité avec d'autres applications ou services réseau

Abrégé

A system for constitutional analysis using objective functions, the system comprising a computing device configured to generate a ranked list of diseases, comprising determining a plurality of disease impact score vectors associated with a plurality of diseases; generating a first objective function; and ranking the diseases; receive, from a user, a plurality of user physiological history data, wherein the user physiological history data was collected by a wearable device; identify, as a function of a disease state classifier, a plurality of disease states associated with the plurality of user physiological history data; match at least a disease state of the plurality of disease states to the ranked list of diseases; and generate a curative habitual pattern to alleviate the at least a disease state, wherein the curative habitual pattern contains a nutrition pattern containing a nutrition target for each eating occasion contained within the nutrition pattern.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A system and method for biologically determined artificial intelligence selection guidance, the system comprising a computing device designed and configured to receive at least a biological extraction and an item descriptor from a user; identify, a user set identifier matching the user; produce a selection guidance using the user set identifier and the item descriptor; determine whether the item descriptor is suitable for the user; block a different item of the selection guidance as a function of determining the item descriptor is not suitable for the user; and provide the selection guidance to the user.

Classes IPC  ?

• G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage

Abrégé

A system for displaying refreshment outlooks, the system comprising a computing device, the computing device designed and configured to retrieve a user profile from a profile database; determine a refreshment position using the user profile; select current refreshment possibilities contained within the refreshment position; output a refreshment target, using the user profile; examine current refreshment possibilities and the refreshment target; and generate a replacement for each of the current refreshment possibilities to optimize the nutritional content of each current refreshment possibilities as a function of the refreshment target and the user profile.

Classes IPC  ?

• G06Q 30/0601 - Commerce électronique [e-commerce]
• G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
• G06Q 30/0251 - Publicités ciblées

Abrégé

A system for generating a program for addressing hematological disorders using machine-learning, the system comprising a computing device configured to acquire at least a hematological datum relating to a subject; retrieve a hematological profile related to the subject as a function of the at least a hematological datum; classify the hematological profile to a hematological disorder bundle; determine, using the hematological disorder bundle and the hematological profile, at least a nutritional level; identify, using the at least a nutritional level, at least a nutrition element and a behavior pattern; and generate a consumption program based on the at least a nutrition element and a behavior pattern.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A system for a configurable device environment, the system comprising a computing device configured to receive remote data corresponding to a subject and a plurality of signals from at least a sensor proximate to the subject, retrieve a biometric profile of the subject, identify a pattern of accessory device states for a plurality of accessory devices, wherein identifying includes determining a coordinated state change for a group of accessory devices of the plurality of accessory devices as a function of the remote data and the biometric profile and identifying the pattern of accessory device states as a function of the coordinated state change, determine an automation rule for the group of accessory devices as a function of the pattern of accessory device states, and transmit, to the group of accessory devices, the automation rule.

Classes IPC  ?

• G05B 13/04 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques impliquant l'usage de modèles ou de simulateurs
• G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques

Abrégé

A system for generating an alimentary instruction set, the system comprising a computing device; a diagnostic engine operating on the computing device, wherein the diagnostic engine is configured to assemble a first training set, the first training set comprising a plurality of diagnostic outputs describing a plurality of health conditions and a plurality of correlated alimentary instruction sets; parse the first training set into at least a vector; train, using the at least a vector a machine learning model; receive an input to the trained machine learning model containing a diagnostic output; and generate an output to the trained machine learning model containing an alimentary instruction set.

Classes IPC  ?

• G16H 50/00 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies
• G06N 5/022 - Ingénierie de la connaissanceAcquisition de la connaissance
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06N 20/10 - Apprentissage automatique utilisant des méthodes à noyaux, p. ex. séparateurs à vaste marge [SVM]
• G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux

Abrégé

A system and method for initiating manufacturing of an edible combination includes a computing device, the computing device configured to identify at least a biochemical profile as a function of a first biological extraction, generate at least a new profile as a function of a second biological extraction, produce at least a self-based nutritional program, wherein producing further comprises determining at least a corporeal variation as a function of the biochemical profile and the new profile using at least an analysis process, identifying a nutritional deficiency as a function of the corporeal variation, and producing the self-based nutritional program as a function of the nutritional deficiency, and initiate at least manufacturing of an edible combination as a function of the at least self-based nutritional program.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p. ex. pour des analyses d’échantillon de patient
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

A system and methods for presenting an ailment from a modified nourishment scheme, the system comprising a computing device configured to identify a nutrition requirement for a user, receive, from a monitoring device, a monitoring element, generate a modified nutrition requirement as a function of the monitoring element, and identify an ailment that fulfills the modified nutrition requirement wherein identifying the ailment comprises determining a nourishment value corresponding to the modified nutrition requirement, and blocking nourishment contained within the modified nutrition requirement as a function of the nourishment value.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

A system for generating a thyroid malady nourishment program includes a computing device, the computing device configured to obtain a vigor element, identify a thyroid status as a function of the vigor element, wherein producing the thyroid status further comprises obtaining a homeostatic element from a vigor database, producing a thyroid enumeration as a function of the vigor element, and identifying the thyroid status indicating thyroid medication status as a function of the homeostatic element and the thyroid enumeration using a status machine-learning model, determine an edible as a function of the thyroid status indicating thyroid medication status, and generate a nourishment program as a function of the edible.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Produits et services

Matching consumers with professionals in the field of health, wellness, longevity, and optimal living Providing temporary use of online non-downloadable chatbot software using artificial intelligence (AI) for matching users with professionals in the field of health, wellness, longevity, and optimal living; Providing temporary use of online non-downloadable computer chatbot software for simulating conversations; Software as a service (SAAS) services featuring software for for matching users with professionals in the field of health, wellness, longevity, and optimal living; Software as a service (SAAS) services featuring software using artificial intelligence (AI) for using user entered data to match users with professionals in the field of health, wellness, longevity and optimal living

Produits et services

Software as a service (SAAS) services featuring software using artificial intelligence (AI) for users to enter personal health information, generating a status report based on that information with the ability to track information and generate reports each time new information is entered

Abrégé

A method whereby a user is granted access to a digital content distribution platform subsequent to the user downloading a computer application onto a client device. Granting access includes providing the user with a line-of-credit usable by the user to access digital content files from the digital content distribution platform. The method includes receiving, from the client device, a user interaction with a social networking platform and increasing the line-of-credit as a function of the user's interaction with the social networking platform. The method includes receiving, from the user, a selection of a digital content file located on the digital content distribution platform and providing the user with access to the selected digital content file if a limit of the line-of-credit exceeds an associated cost of the selected digital content file, and then decreasing the line-of-credit by at least a portion of the line-of-credit.

Classes IPC  ?

• G06Q 20/24 - Schémas de crédit, c.-à-d. de "paiement différé"
• G06F 21/10 - Protection de programmes ou contenus distribués, p. ex. vente ou concession de licence de matériel soumis à droit de reproduction
• G06Q 20/08 - Architectures de paiement
• H04L 67/60 - Ordonnancement ou organisation du service des demandes d'application, p. ex. demandes de transmission de données d'application en utilisant l'analyse et l'optimisation des ressources réseau requises

Abrégé

An artificial intelligence advisory system for vibrant constitutional guidance, the system comprising a computing device; an advisory module operating on the computing device, configured to receive at least a user input from a user client device; evaluate the content of the at least a user input to identify a theme of conversation; and locate an advisor client device operated by an informed advisor utilizing the identified theme of conversation; and an artificial intelligence advisor operating on the computing device, wherein the artificial intelligence advisor is configured to match the theme of conversation to a repository response utilizing a first machine-learning process, wherein the repository response contains a plurality of textual outputs related to the theme of conversation; select a textual output contained within the repository response; modify the textual output in response to the at least a user input; transmit the modified textual output to the user client device.

Classes IPC  ?

• G06F 16/332 - Formulation de requêtes
• G06F 18/23 - Techniques de partitionnement
• G06F 18/24 - Techniques de classification
• G06F 40/205 - Analyse syntaxique
• G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo
• G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
• G06V 40/10 - Corps d’êtres humains ou d’animaux, p. ex. occupants de véhicules automobiles ou piétonsParties du corps, p. ex. mains

Abrégé

An apparatus includes an optical scanning system; at least a processor; and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to generate, using the optical scanning system, a first scan of a plate; determine, using a machine vision system, an ingredient usage datum as a function of the first scan; determine a stored ingredient level as a function of the ingredient usage datum; and determine a stored ingredient addition as a function of the stored ingredient level.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06K 7/10 - Méthodes ou dispositions pour la lecture de supports d'enregistrement par radiation électromagnétique, p. ex. lecture optiqueMéthodes ou dispositions pour la lecture de supports d'enregistrement par radiation corpusculaire
• G06Q 50/12 - Hôtellerie ou restauration

Abrégé

A system for generating a stress disorder ration program, the system comprising a computing device, the computing device configured to obtain a stress representation; ascertain an equanimity signature, wherein ascertaining the equanimity signature further comprises retrieving an acclimation element; determining a relative vector as a function of the acclimation element; and ascertaining the equanimity signature as a function of the relative vector and the stress representation using a stress machine-learning model, and wherein the stress machine-learning model inputs the relative vector and the stress representation and outputs the equanimity signature; identify a physiological influence as a function of the equanimity signature; determine an edible as a function of the physiological influence; and generate a ration program as a function of the edible.

Classes IPC  ?

• A61B 5/16 - Dispositifs pour la psychotechnieTest des temps de réaction
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 20/70 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mentales, p. ex. la thérapie psychologique ou le training autogène
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

A system for generating a procreant functional program, the system comprising a computing device, the computing device configured to obtain a procreant marker as a function of a procreant system; determine a procreant appraisal as a function of the procreant marker; receive a conduct indicator; identify a functional signature as a function of the conduct indicator; and generate a functional program as a function of the functional signature and procreant appraisal using a program machine-learning model.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p. ex. pour des analyses d’échantillon de patient
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients

Abrégé

A system for telemedicine diagnostics through remote sensing may include at least a processor, and a memory communicatively connected to the at least processor, wherein the memory contains instructions configuring the at least processor to communicate to a subject a prompt, receive from the subject a response, classify the response to a medical condition category, generate a medical condition report as a function of the medical condition category, and initiate a telemedicine session by connecting the subject with a medical professional as a function of the response, and transmitting the medical condition report to a device operated by the medical professional.

Classes IPC  ?

• H04L 9/40 - Protocoles réseaux de sécurité
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G06F 21/62 - Protection de l’accès à des données via une plate-forme, p. ex. par clés ou règles de contrôle de l’accès
• G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 80/00 - TIC spécialement adaptées pour faciliter la communication entre les professionnels de la santé ou les patients, p. ex. pour le diagnostic collaboratif, la thérapie collaborative ou la surveillance collaborative de l’état de santé
• H04L 65/65 - Protocoles de diffusion en flux de paquets multimédias, p. ex. protocole de transport en temps réel [RTP] ou protocole de commande en temps réel [RTCP]

Abrégé

A system for generating physical activity sets for a human subject, the system comprising a computing device configured to detect a signal from a wearable fitness device, determine an activity profile using an activity machine-learning model and the signal, generate using the activity profile, at least a physical activity set, wherein generating further comprising classifying the activity profile with corresponding activity profile data from a plurality of human subjects, wherein the corresponding activity profile data correlates activity profile data to at least a physical activity set, training a fitness machine-learning model using the corresponding activity profile data, generating the at least a physical activity set as a function of the activity profile data and the fitness machine-learning model, and generate a presentation of the activity profile and the at least a physical activity set using a graphical user interface.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• A61B 5/11 - Mesure du mouvement du corps entier ou de parties de celui-ci, p. ex. tremblement de la tête ou des mains ou mobilité d'un membre
• A63B 24/00 - Commandes électriques ou électroniques pour les appareils d'exercice des groupes
• A63B 71/06 - Dispositifs indicateurs ou de marque pour jeux ou joueurs
• G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 20/30 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies ou des activités physiques, p. ex. la physiothérapie, l’acupression ou les exercices
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

A system for an artificial intelligence alimentary professional support network for vibrant constitutional guidance includes a computing device. The system includes a diagnostic engine designed and configured to receive a biological extraction from a user and generate a diagnostic output based on the biological extraction. The system includes an advisor module designed and configured to receive a request for an advisory input, generate an advisory output using the request for an advisory input and the diagnostic output, and transmit the advisory output. The system includes an alimentary input module designed and configured to receive the advisory output, select an informed advisor alimentary professional client device as a function of the request for an advisory input, and transmit the at least an advisory output to the informed advisor alimentary professional client device.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G06F 16/906 - GroupementClassement
• G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
• G16B 50/30 - Entreposage de donnéesArchitectures informatiques
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

Described herein are systems and methods for modifying a physical transfer path. A system may include a computing device configured to generate an initial physical transfer path; receive a second request for a second alimentary combination; and generate a first modified physical transfer path by determining a second alimentary combination source location as a function of the second request; determining a first delivery time threshold as a function of the first request and a first spoilage threshold associated with the first alimentary combination; determining a second delivery time threshold as a function of the second request and a second spoilage threshold associated with the second alimentary combination; and generating the first modified physical transfer path as a function of the first delivery time threshold, the second delivery time threshold, and the second alimentary combination source location.

Classes IPC  ?

• G06Q 10/0835 - Relations entre l’expéditeur ou le fournisseur et les transporteurs
• G06Q 10/047 - Optimisation des itinéraires ou des chemins, p. ex. problème du voyageur de commerce
• G06Q 10/0832 - Marchandises spéciales ou procédures de manutention spéciales, p. ex. manutention de marchandises dangereuses ou fragiles
• G06Q 10/0833 - Repérage

Abrégé

A system for analyzing a nutritional content of an alimentary combination and a method related thereto include a processor and a memory communicatively connected to the processor, wherein the memory contains instructions configuring the processor to receive an input from a user device, wherein the input comprises an alimentary combination comprising at least a food-related ailment and at least a preference, compute a plurality of alimentary combination factors as a function of the input and a first machine-learning process, generate at least a modification pertaining to at least an alimentary combination factor of the plurality of alimentary combination factors using a second machine learning process, and output the at least a modification.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

An apparatus for generating alimentary data within a geofence is disclosed. The apparatus comprises a memory and at least a processor. The memory instructs the at least a processor to receive a geofence, identify population data as a function of the geofence, calculate a demographic conicity index as a function of the statistical makeup data, calculate an energy score as a function of the statistical makeup data, generate alimentary data as a function of a demographic conicity index, determine a plurality of phenotype clusters within the geofence as a function of the alimentary data, generate an alimentary program as a function of the alimentary data and the plurality of phenotype clusters, and identify one or more replacement ingredients within the ingredient combination, wherein the one or more replacement ingredients are nutritionally similar to the ingredients prescribed within the ingredient combination.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system generating a directional response is disclosed. The system comprises a computing device configured to receive a directional inquiry from a device operated by a user. Computing device is configured to retrieve a biological extraction from the user and generate a directional response by training a machine-learning process using directional training data correlating a plurality of biological extractions to a plurality of directions and generating the directional response as a function of the biological extraction from the user and the machine-learning process. Computing device is configured to update the directional response as a function of the preferences of the use and output the updated directional response to the device operated by the user. A method for generating a directional response is also disclosed.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 40/279 - Reconnaissance d’entités textuelles
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system for generating a cognitive disorder nourishment program and a method related thereto include a processor and a memory communicatively connected to the processor, wherein the memory contains instructions configuring the processor to obtain at least a cognitive indicator element comprising at least a biomarker and at least a user behavior, determine an edible as a function of the at least a cognitive indicator element, and generate a nourishment program as a function of the edible.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p. ex. pour des analyses d’échantillon de patient
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

An artificial intelligence system for generating educational inquiry responses from biological extractions and methods related thereto include a computing device designed and configured to retrieve a biological extraction pertaining to a user, identify, based on the biological extraction, at least a nutritional need of the user, receive at least an educational inquiry including a nutrition-related educational inquiry, select, based on the at least an educational inquiry, at least a machine-learning model, wherein selecting the at least a machine-learning model includes receiving biological extraction training data correlating exemplary biological extractions to exemplary nutritional support resources and training the at least a machine-learning model using the biological extraction training data, and generate, using the at least a machine-learning model and the at least a nutritional need of the user, an inquiry response including a plurality of nutritional support resources.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for calculating a score for an edible in a display interface and methods related thereto include a sensor configured to detect user data comprising expanded biological extraction data and a computing device communicatively connected to the sensor, wherein the computing device is configured to generate a query as a function of the detected user data, identify a plurality of available edibles for one or more users as a function of the query, receive nourishment information relating to the plurality of available edibles, generate, for each available edible of the plurality of available edibles, a score as a function of expanded biological extraction data using a trained scoring machine-learning process, and display the score within a display interface.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for generating a dietary instruction set using artificial intelligence and a method related thereto include a processor and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the processor to receive training data, record expanded biological extraction data from a first user, the expanded biological extraction data including physiological state data and at least a user behavior, generate a diagnostic output based on the expanded biological extraction data using at least a machine-learning algorithm iteratively trained as a function of the training data, and generate a dietary instruction set associated with the user as a function of the expanded biological extraction data and the diagnostic output, the dietary instruction set including at least structured meal plan.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06F 16/2455 - Exécution des requêtes

Abrégé

A system for arranging and displaying guided recommendations using a graphical user interface based on biological extraction, the system comprising a computing device configured to receive, from a wearable device located at a user, biological extraction data and at least a datum of user activity data, classify the biological extraction and the at least a datum of user activity as a function of at least a datum of a user fingerprint, select at least a compatible element as a function of the training data and the user fingerprint, wherein the compatible element comprises a guided recommendation, and generate a representation using a graphical user interface of the compatible element.

Classes IPC  ?

• G06F 17/00 - Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
• G06F 9/451 - Dispositions d’exécution pour interfaces utilisateur
• G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur
• G06F 16/248 - Présentation des résultats de requêtes
• G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
• G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for generating a vibrant compatibility plan using artificial intelligence, comprising a server configured to receive at least a composition datum from a user client device wherein the at least a composition datum includes at least an element of user body data and at least an element of desired dietary state data, select at least a correlated dataset, create at least an unsupervised machine-learning model including at least a hierarchical clustering model to output at least a compatible food element, generate at least a vibrant compatibility plan wherein the at least a vibrant compatibility plan further comprises a plurality of compatible food elements each containing at least a food element compatibility index value score as a function of the at least a hierarchical clustering model.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 20/30 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies ou des activités physiques, p. ex. la physiothérapie, l’acupression ou les exercices
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

A system for path selection, the system comprising a computing device, wherein the computing device is configured to receive a plurality of alimentary elements and a plurality of destinations. Computing device may compute, using the plurality of alimentary elements and the plurality of destinations, a projected combination as a function of an objective function, wherein computing is based on completion time and destination. Computing device may determine a combination ranking by generating a batching objective function, wherein the function generates an output ranking according to at least a target criterion and selects a combination. Computing device may provide batching instructions to a user. Computing device may determine a predicted path for the plurality of alimentary elements wherein the predicted path is updated as a function of each alimentary element that has reached its destination. Computing device may provide the predicted path to a user.

Classes IPC  ?

• G01C 21/34 - Recherche d'itinéraireGuidage en matière d'itinéraire

Abrégé

A system for generating an alimentary plan is disclosed. The system comprises a computing device which is configured to receive an input that includes physiological data related to a skin sample. Computing device is configured to extract a plurality of biological indicators related to disease state from the physiological data. Computing device is configured to determine a biological indicator score for each biological score for each biological indicator of the plurality of biological indicators. Computing device is configured to generate a skin disorder classifier by receiving skin disorder training data. The computing device is configured to classify, using the skin disorder classifier, the at least one biological indicator and the biological indicator score to a positive result for a skin disorder. Computing device is configured to generate an alimentary plan as a function of the positive result. A method for generating an alimentary plan is also disclosed.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• A61B 10/02 - Instruments pour prélever des échantillons cellulaires ou pour la biopsie
• G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
• G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
• G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiquesTIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p. ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
• G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
• G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p. ex. pour des analyses d’échantillon de patient
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
• G16H 70/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pathologies

Abrégé

Described herein are systems and methods for determining a compatible substance. In some embodiments, a system may include a camera; a user interface; and a computing device configured to, using the camera, capture a first image; generate a first body measurement by training a body measurement machine learning model on a training dataset including a plurality of example images correlated to a plurality of example body measurements; and generating the first body measurement as a function of the first image using the trained body measurement machine learning model; determine a first compatible substance as a function of the first body measurement; and using the user interface, display the first compatible substance.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06T 7/00 - Analyse d'image
• G06T 13/40 - Animation tridimensionnelle [3D] de personnages, p. ex. d’êtres humains, d’animaux ou d’êtres virtuels
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A system method for selecting an intervention based on effective age, the system including at least a server, the at least a server designed and configured to obtain user data, project an actuarial life expectancy using a user chronological age, determine a telomeric age factor of the user by calculating a variance between the actuarial life expectancy and a projected actual mortality date, calculate an effective age of the user based on the telomeric age factor, and select an intervention from a plurality of configured to reduce the effective age.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G01N 33/50 - Analyse chimique de matériau biologique, p. ex. de sang ou d'urineTest par des méthodes faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques par ligandsTest immunologique
• G01N 33/74 - Analyse chimique de matériau biologique, p. ex. de sang ou d'urineTest par des méthodes faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques par ligandsTest immunologique faisant intervenir des hormones
• G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
• G06F 18/2413 - Techniques de classification relatives au modèle de classification, p. ex. approches paramétriques ou non paramétriques basées sur les distances des motifs d'entraînement ou de référence
• G06N 20/10 - Apprentissage automatique utilisant des méthodes à noyaux, p. ex. séparateurs à vaste marge [SVM]
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A system for informing cooking style decisions, the system includes a computing device designed and configured to receive a personal recipe relating to a user. The computing device also designed and configured to select a cooking style, including locating in a recipe database a set of cooking styles associated with the personal recipe and selecting the cooking style from the set of cooking styles as a function of the user's biological extraction. Additionally, the computing device is designed and configured to incorporate the cooking style into the personal recipe of the user.

Classes IPC  ?

• G06F 40/284 - Analyse lexicale, p. ex. segmentation en unités ou cooccurrence
• G06F 16/9035 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
• G06F 40/237 - Outils lexicaux
• G06F 40/30 - Analyse sémantique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

An artificial intelligence system for behavioral pattern matching and language generation includes at least a server. The system includes a behavior modification module operating on the at least a server, wherein the behavior modification module is designed and configured to receive at least a request for a behavior modification and generate a behavior modification model as a function of the at least a request for behavior modification. The system includes an artificial intelligence advisor operating on the at least a server, wherein the artificial intelligence advisor is configured to receive at least a user input from a user client device, generate at least a textual output using the behavior modification model and the at least a user input, and transmit the at least a textual output to the user client device.

Classes IPC  ?

• G06N 5/02 - Représentation de la connaissanceReprésentation symbolique
• G06F 16/33 - Requêtes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

An apparatus and method for loop plating, the apparatus including a scanning system, at least a processor and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the processor to generate, using an optical scanning system, a first scan of a plate digitally connected to a user profile, track content data of the plate as function of the first scan, classify the content data to the user profile, wherein classifying the content data includes generating a loop assessment, verify the content data as function of the classification, generate, using the optical scanning system, a second scan of the plate, identify plating feedback as a function of the second scan, and update the user profile based on the plating feedback, wherein updating the user profile includes generating a progress report.

Classes IPC  ?

• G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
• G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo
• G06V 20/68 - Aliments, p. ex. fruits ou légumes
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

The present disclosure is generally directed to an apparatus for using a feedback loop to optimize meals, may include at least a processor; and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to retrieve nutrition data from a database. The processor may be configured to generate an optimization score, wherein generating the optimization score may include training an optimization machine-learning model, wherein the optimization machine-learning model is trained with optimization training data, inputting a nutrient quantity to the optimization machine-learning model to output a target nutrient score, and generating an optimization score as a function of the nutrition data and the target nutrient score.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 40/40 - Traitement ou traduction du langage naturel

Abrégé

The present disclosure is generally directed to an apparatus and method for outputting an alimentary program. The apparatus may include at least a processor, and a memory communicatively connected to the processor. The memory may contain instructions for configuring the at least a processor to iteratively receive user data from a plurality of remote devices, query the user data for a physical attribute of the user and a nutritional history of the user, classify the user data to the one or more phenotypic clusters, assign the classified user data one or more cohort labels as a function of the one or more phenotypic clusters, generate alimentary data as a function of the one or more cohort labels, and output an alimentary program to the user as a function of the alimentary data.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system for generating a pulmonary dysfunction nourishment program including computing device configured to receive at least a respiratory volume collection relating to a user, wherein the at least respiratory volume collection includes at least a biomarker, wherein the at least biomarker includes a bioremnant and a volatile organic compound (VOC), receive a salubrious reference relating to the user, identify a functional signature as a function of the salubrious reference, wherein the identifying further includes receiving a conduct indicator wherein the conduct indicator includes an indicator index, generating one or more conduct parameters as function of the salubrious reference, comparing the conduct indicator to the one or more conduct parameters and identifying the functional signature as a function of the comparison, and generate a nourishment program as a function of the functional signature.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance

Abrégé

Described herein are systems and methods for generating a secure communication channel interface. Such a system may include a computing device configured to transmit, to a user client device, a configuration packet uniquely identifying the computing device; receive, from the user client device, an authentication datum; initiate a secure communication channel interface with the user client device as a function of the authentication datum; establish a security baseline parameter, wherein establishing the security baseline parameter includes identifying a network parameter; identifying a baseline audiovisual measurement; identifying a biometric identifier of a user; and identifying a user environment landmark comprising a physical object; identify a user health datum as a function of the security baseline parameter; share a health record of the user health datum using the secure communication channel interface; and transcribe audio information of the user health datum transmitted over the secure communication channel interface.

Classes IPC  ?

• H04L 9/40 - Protocoles réseaux de sécurité
• G06F 21/62 - Protection de l’accès à des données via une plate-forme, p. ex. par clés ou règles de contrôle de l’accès
• H04L 65/1069 - Établissement ou terminaison d'une session
• H04L 65/60 - Diffusion en flux de paquets multimédias
• H04L 67/52 - Services réseau spécialement adaptés à l'emplacement du terminal utilisateur

Abrégé

A system for informing product decisions including a computing device configured to receive a conditional complaint relating to a user select one or more articles of interest intended to correct the conditional complaint, classify the articles of interest to generate a tolerability score and display the tolerability score for each of the articles of interest.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 18/214 - Génération de motifs d'entraînementProcédés de Bootstrapping, p. ex. ”bagging” ou ”boosting”
• G06F 18/23 - Techniques de partitionnement
• G06F 18/2415 - Techniques de classification relatives au modèle de classification, p. ex. approches paramétriques ou non paramétriques basées sur des modèles paramétriques ou probabilistes, p. ex. basées sur un rapport de vraisemblance ou un taux de faux positifs par rapport à un taux de faux négatifs
• G06F 18/2433 - Perspective d'une seule classe, p. ex. une classification "une contre toutes"Détection de nouveautéDétection de valeurs aberrantes
• G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06V 10/762 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant le regroupement, p. ex. de visages similaires sur les réseaux sociaux
• G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

In an aspect, an apparatus for scoring a nutrient is presented. An apparatus may include at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. A memory contains instructions configuring at least a processor to receive user data from a user. At least a processor classifies a user to a profile cluster as a function of user data. At least a processor assigns the user one or more cohort labels as a function of the user data. At least a processor receives edible data. At least a processor extracts, from edible data, at least a nutrient. At least a processor scores at least a nutrient as a function of a profile cluster of a user.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 18/2415 - Techniques de classification relatives au modèle de classification, p. ex. approches paramétriques ou non paramétriques basées sur des modèles paramétriques ou probabilistes, p. ex. basées sur un rapport de vraisemblance ou un taux de faux positifs par rapport à un taux de faux négatifs
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

An apparatus for determining a conditional profile adjustment datum may include at least a processor; and a memory connectively connected to the at least a processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to receive a first plurality of photographs related to a human subject; identify a first conditional indicator as a function of the first plurality of photographs and entries contained within an expert database; generate a first conditional profile by training a classifier on a training dataset including a plurality of example conditional indicators as inputs correlated to a plurality of example conditional profiles as outputs; and generating the first conditional profile as a function of the first conditional indicator using the trained classifier; determine a conditional profile adjustment datum as a function of the first conditional profile; and communicate the conditional profile adjustment datum to the human subject.

Classes IPC  ?

• G06T 7/00 - Analyse d'image
• G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for customizing informed advisor pairings, the system including a computing device. The computing device is configured to identify a user feature wherein the user feature contains a user biological extraction. The computing device is configured to generate using element training data and using a first machine-learning algorithm a first machine-learning model that outputs advisor elements. The computing device receives an informed advisor element relating to an informed advisor. The computing device determines using output advisor elements whether an informed advisor is compatible for a user.

Classes IPC  ?

• G16H 80/00 - TIC spécialement adaptées pour faciliter la communication entre les professionnels de la santé ou les patients, p. ex. pour le diagnostic collaboratif, la thérapie collaborative ou la surveillance collaborative de l’état de santé
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system for utilizing diagnostics for informed vibrant constitutional guidance is disclosed. The system includes at least a server and a diagnostic engine operating on the at least a server. The diagnostic engine is configured to receive a first set of contextual information associated with a user. The diagnostic engine is also configured to generate a diagnostic output as a function of the plurality of contextual information using a trained machine-learning model. The machine-learning model may be trained using the first training data set and the second training data set. The generating the diagnostic output includes transmitting the diagnostic output to an advisor client device.

Classes IPC  ?

• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p. ex. pour des analyses d’échantillon de patient
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

A system for selecting an ameliorative output using artificial intelligence includes at least a server configured to receive at least a prognostic output. At least a server is configured to generate a plurality of ameliorative outputs as a function of at least a prognostic output wherein the plurality of ameliorative outputs include at least a short-term indicator and at least a long-term indicator. At least a server is configured to receive at least a user life element datum wherein the at least a user life element datum includes at least a user life quality response. At least a server is configured to generate a loss function of the plurality of short-term indicators and the plurality of long-term indicators using at least a user life element datum. At least a server is configured to select at least an ameliorative output from a plurality of ameliorative outputs to minimize the loss function.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiquesTIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p. ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

Described herein are systems and methods of generating a food compatibility datum. In some embodiments, a system may include a computing device configured to receive a plurality of physiological extractions of a subject, wherein the plurality of physiological extractions comprises at least an inflammation metric; receive a plurality of alimentary element consumption data wherein each alimentary element consumption datum of the plurality of plurality of alimentary element consumption data describes a consumption of the subject prior to a physiological extraction of the plurality of physiological extractions; generate a plurality of alimentary element compatibility data; identify an inflammatory alimentary element as a function of the plurality of alimentary element compatibility data; pair a medical professional with the subject as a function of the inflammatory alimentary element; and display the inflammatory alimentary element using a user interface at a display device.

Classes IPC  ?

• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• A61B 90/00 - Instruments, outillage ou accessoires spécialement adaptés à la chirurgie ou au diagnostic non couverts par l'un des groupes , p. ex. pour le traitement de la luxation ou pour la protection de bords de blessures
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 40/63 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement local

Abrégé

A system for customizing treatments. The system includes a computing device configured to record a user biological extraction containing an element of user physiological data. The computing device is configured to receive condition state training data and generate a condition state model utilizing a first machine-learning algorithm. The computing device is configured to calculate a condition state label using the condition state model. The computing device is configured to select a treatment model utilizing the condition state label. The computing device is configured to generate a treatment model and output a plurality of treatments utilizing the treatment model.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

A system and method for timing impact of nourishment consumption, the system including a computing device configured to receive training data, train a nutrient machine-learning model using the training data, generate a nutrient profile of the subject utilizing the nutrient machine-learning model, determine, using the nutrient profile, a nourishment consumption program, provide, to the subject, the nourishment consumption program, receive a set of nutrition consumption data of the subject as a function of the nourishment consumption program, and generate an updated nutrient profile as a function of the set of nutrition consumption data and the defined time intervals. The computing device further configured to generate audiovisual notifications based on the nutrient consumption program The computing device further configured to provide an updated consumption pattern of the nourishment consumption program as a function of the set of nutrition consumption data and the updated nutrient profile at defined time intervals.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for determining a prescriptive therapy instruction set may include a computing device configured to receive a first subject prescription datum associated with a first subject; receive a first subject tolerance datum associated with the first subject; determine a prescriptive therapy instruction set by training a prescriptive therapy instruction set machine learning model on a training dataset including a plurality of example subject prescription data and subject tolerance data as inputs correlated to a plurality of example prescriptive therapy instruction sets as outputs; and generating the prescriptive therapy instruction set as a function of the subject prescription datum and the subject tolerance datum using the trained prescriptive therapy instruction set machine learning model; receive a second subject tolerance datum associated with the first subject; and retrain the prescriptive therapy instruction set machine learning model as a function of the second subject tolerance datum.

Classes IPC  ?

• G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p. ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system and method for generating a neonatal disorder nourishment program comprising a computing device, the computing device configured to obtain a neonatal indicator element, identify a neonatal bundle as a function of the neonatal indicator element, produce a neonatal profile as a function of the neonatal bundle, wherein producing further comprises obtaining a neonatal functional goal as a function of the neonatal bundle, receiving a neonatal recommendation as a function of a neonatal database, and producing the neonatal profile as a function of the neonatal functional goal and neonatal recommendation using a neonatal machine-learning model, determine an aliment as a function of the neonatal profile, and generate a nourishment program as a function of the aliment.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic Identification des individus
• A61B 5/145 - Mesure des caractéristiques du sang in vivo, p. ex. de la concentration des gaz dans le sang ou de la valeur du pH du sang
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

In an aspect, an apparatus for generating an ingredient chain is presented. The apparatus includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. A memory contains instructions configuring at least a processor receive recipe data from a user. At least a processor is configured to extract a plurality of ingredients from recipe data. At least a processor is configured to classify, utilizing an ingredient classifier, a plurality of ingredients to a plurality of impact factors. At least a processor is configured to generate, as a function of impact factors, an ingredient chain for a user.

Classes IPC  ?

• G06F 16/00 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet
• G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

An apparatus for generating alimentary data within a geofence is disclosed. The apparatus comprises a memory and at least a processor. The memory instructs the at least a processor to receive a geofence, wherein the geofence comprises a predetermined geographic area. memory instructs the at least a processor to identify population data as a function of the geofence, wherein the population data comprises at least a statistical markup data. The memory then instructs the processor to calculate an conicity index as a function of the at least a statistical markup data. The memory instructs the processor to generate alimentary data as function of the conicity index, wherein the alimentary data comprises a recommended nutrient intake. The memory then instructs the processor to determine a plurality of phenotype clusters within the geofence as a function of the alimentary data.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

A system for generating a gestational disorder nourishment program comprising a computing device, the computing device configured to obtain a maternal marker, calculate a gestational phase as a function of the maternal marker, wherein calculating the gestational phase further comprises, identifying a gestational goal, and calculating the gestational phase as a function of the maternal marker and the gestational goal as a function of a gestational machine-learning model, determine an edible as a function of the gestational phase, and generate a nourishment program as a function of the edible.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• C12Q 1/6883 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p. ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

Described herein is a system for determining a physical combination instruction set, which may include a computing device configured to receive a first order for a first alimentary item from a remote device operated by a user; determine an environmental impact estimate as a function of the first order; transmit a signal to the remote device configuring the remote device to display the environmental impact estimate to the user; receive a delivery mode datum from the remote device; determine a physical transfer instruction set as a function of the delivery mode datum, wherein determining the physical transfer instruction set includes determining an area for additional users to submit orders for alimentary items to a cluster; and receiving, as a function of the area, orders for alimentary items; and transmit the physical transfer instruction set to a physical transfer apparatus.

Classes IPC  ?

• G06F 9/38 - Exécution simultanée d'instructions, p. ex. pipeline ou lecture en mémoire
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for alimentary provisioning may include a computing device configured to record at least a biological extraction from a user; generate an alimentary instruction set for the user as a function of the at least a biological extraction; receive a goal parameter from the user; generate a plurality of ingredient combinations, wherein each ingredient combination is a combination of at least two ingredients of a plurality of ingredients; filter the plurality of ingredient combinations according to the goal parameter; and select a plurality of beneficial ingredient combinations for the user from the plurality of ingredient combinations, wherein the plurality of beneficial ingredient combinations is selected as a function of the alimentary instruction set.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance

Abrégé

A system for a physiologically informed virtual support network includes a support module operating on a computing device, the support module configured to receive a biological extraction having an element of user physiological data, generate a request for a user to join a support network as a function of the biological extraction, identify a support network for the user from a plurality of support networks, as a function of the biological extraction, and display to the user on the computing device, the identified support network, and a machine-learning module operating on the computing device and configured to assess a membership of the plurality of support networks, organize member participants of the plurality of support networks utilizing a first machine-learning process assign member participants to the plurality of support networks as a function of the first machine-learning process and select a support network leader for each support network.

Classes IPC  ?

• G16H 80/00 - TIC spécialement adaptées pour faciliter la communication entre les professionnels de la santé ou les patients, p. ex. pour le diagnostic collaboratif, la thérapie collaborative ou la surveillance collaborative de l’état de santé
• G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A system for calculating a score for an edible in a display interface, the system having a computing device configured to determine an edible of interest relating to a user, receive nourishment information relating to the edible of interest to the user, wherein the nourishment information includes a plurality of ingredients, calculate one or more nutrient biodiversity scores as a function of the nourishment information including evaluating each ingredient of the plurality of ingredients, wherein evaluating each ingredient includes, extracting at least a nutrient from each ingredient of the plurality of ingredients and calculating a nutrient biodiversity score for the at least a nutrient, determine a nutritional requirement as a function of at least the nourishment information, and display the nutritional requirement and the one or more nutrient biodiversity scores of the edible of interest through a display interface.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system and method for nourishment refinement using psychiatric markers including a computing device designed and configured to retrieve a psychiatric marker relating to a user, wherein the psychiatric marker includes a physical measurement obtained from physiological extraction including a deoxyribonucleic acid related sample indicative of psychiatric condition, and a subjective response indicative of a user's current emotional state related to a psychological energy level, identify a nutrient variation as a function of the psychiatric marker, wherein identifying further includes determining a degree of psychiatric impairment, establish a nourishment possibility as a function of the nutrient variation and the degree of psychiatric impairment, and generate a nourishment program by training a machine learning process as a function of a training set containing a plurality of psychiatric markers and nutrient variations as input correlated to a plurality of nourishment programs as output, and generating the nourishment program as a function of the psychiatric marker and the nourishment possibility, using the trained machine-learning process.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/16 - Dispositifs pour la psychotechnieTest des temps de réaction
• G06F 16/242 - Formulation des requêtes
• G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 20/70 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mentales, p. ex. la thérapie psychologique ou le training autogène
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

An apparatus for physiologically informed gestational inquiries is disclosed. The apparatus includes at least a processor and memory communicatively connected to the at least a processor. The memory instructs the processor to receive a biological extraction from the user. The memory instructs the processor to receive a gestational inquiry from the user. The memory instructs the processor to separate the gestational inquiry from a description of the gestational inquiry. The memory instructs the processor to determine a gestational target as a function of the gestational inquiry and the biological extraction. The memory instructs the processor to generate a gestational report as a function of the gestational target.

Classes IPC  ?

• G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 30/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement d’images médicales pour le maniement d’images médicales, p. ex. DICOM, HL7 ou PACS
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux

Abrégé

An apparatus and method for analyzing a communication datum in a metaverse. The apparatus may include at least a processor; and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to: receive a communication datum from a user in a metaverse related to the user; receive a user profile related to the user; identify a plurality of communication providers as a function of the communication datum; classify the communication datum to the user profile; and output a communication request to a communication provider device.

Classes IPC  ?

• G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for ordered food preferences accompanying symptomatic inputs, the system including a computing device, the computing device designed and configured to retrieve a food profile pertaining to a user; select a first food element as a function of the food profile; select a second food element as a function of the first food element; create a food preference menu wherein the food preference menu contains the first food element and the second food element; and modify the food preference menu as a function of an entry contained within a symptomatic database.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06Q 10/0875 - Énumération ou classification des pièces, des fournitures ou des services, p. ex. nomenclatures
• G06Q 30/0601 - Commerce électronique [e-commerce]
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 70/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pathologies

Abrégé

An apparatus for generating cryptographic keys associated with a biological extraction is disclosed. The apparatus includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. The memory instructs the processor to receive a plurality of biological extractions from a plurality of users. The memory instructs the processor to classify each of the plurality of biological extractions to a plurality of biological extraction clusters. The memory instructs the processor to generate an interconnection metric as a function of a comparison between the plurality of biological extraction clusters. The memory instructions the processor to generate an interconnection metric as a function of a comparison between the plurality of biological extraction clusters using a metric machine learning model. The memory instructs the processor to generate a cluster key associated with the interconnection metric and a biological extraction cluster of the plurality of biological extraction clusters.

Classes IPC  ?

• G06F 21/00 - Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
• G06F 18/23 - Techniques de partitionnement
• H04L 9/08 - Répartition de clés

Abrégé

In an aspect, a system and method for developing a generating a circuit protocol for instituting a desired body mass index (BMI) including receiving at least a body mass index representation and a circuit record, generating at least a change of mode by receiving training data correlating mode elements to BMI representations, training a machine learning model as a function of a machine learning algorithm and the training data, and generating at least a change of mode as a function of the machine learning model, and the circuit record, and generating the circuit protocol as a function of the at least a change of nutrition.

Classes IPC  ?

• G16H 20/30 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies ou des activités physiques, p. ex. la physiothérapie, l’acupression ou les exercices
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system for tracking clusters in an immutable sequential listing is disclosed. The system includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor, the memory containing instructions configuring the processor to receive a new record, obtain a sub-listing of an immutable sequential listing, wherein the sub-listing comprises a biological extraction cluster description posting of a biological extraction cluster and a cluster key, update the biological extraction cluster description posting using the new record, generate a new sub-listing and update the new sub-listing to the immutable sequential listing.

Classes IPC  ?

• G06F 21/00 - Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
• H04L 9/08 - Répartition de clés
• G06F 18/23 - Techniques de partitionnement

Abrégé

The present disclosure is generally directed to an apparatus for using a feedback loop to optimize meals, may include at least a processor; and a memory communicatively connected to the processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to retrieve nutrition data from a database. The processor may be configured to generate an optimization score, wherein generating the optimization score may include training an optimization machine-learning model, wherein the optimization machine-learning model is trained with optimization training data, inputting a nutrient quantity to the optimization machine-learning model to output a target nutrient score, and generating an optimization score as a function of the nutrition data and the target nutrient score.

Classes IPC  ?

• G09B 19/00 - Enseignement non couvert par d'autres groupes principaux de la présente sous-classe
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

In an aspect, an apparatus for generating an ingredient chain is presented. The apparatus includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. A memory contains instructions configuring at least a processor receive recipe data from a suer. At least a processor is configured to extract a plurality of ingredients from recipe data. At least a processor is configured to classify, utilizing an ingredient classifier, a plurality of ingredients to a plurality of impact factors. At least a processor is configured to generate, as a function of impact factors, an ingredient chain for a user.

Classes IPC  ?

• G06F 16/00 - Recherche d’informationsStructures de bases de données à cet effetStructures de systèmes de fichiers à cet effet
• G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet
• G06F 16/9538 - Présentation des résultats des requêtes

Abrégé

In an aspect an apparatus for determining toxic load quantifiers is presented. An apparatus includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. A memory contains instructions configuring at least a processor to receive user input comprising user data. At least a processor is configured to generate a query as a function of user data. At least a processor is configured to obtain query results as a function of a query. At least a processor is configured to determine a toxic load quantifier of a query results of query results as a function of a toxicity criterion and user data. At least a processor is configured to display a toxic load quantifier of query results to a user.

Classes IPC  ?

• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiquesTIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p. ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
• G06Q 30/0282 - Notation ou évaluation d’opérateurs commerciaux ou de produits
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for identifying and ameliorating body degradations, the system comprising a computing device, wherein the computing device is configured to receive biological extraction data. Computing device may generate, as a function of a degradation machine-learning model and the biological extraction data, a degradation profile. Computing device may calculate a biological degradation function that is a mathematical function that describes the change in rate of degradation over time corresponding to the user. Computing device may identify, using a degradation imbalance machine-learning process and the degradation profile, a degradation imbalance. Computing device may determine, as a function of the degradation imbalance machine-learning process and the degradation imbalance, a degradation antidote strategy to decrease the rate of biological degradation of a user by performing a simulation. Computing device may display to a user the degradation antidote strategy and a degradation prevention instruction set for a user to alter degradation rates.

Classes IPC  ?

• G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
• G06F 30/27 - Optimisation, vérification ou simulation de l’objet conçu utilisant l’apprentissage automatique, p. ex. l’intelligence artificielle, les réseaux neuronaux, les machines à support de vecteur [MSV] ou l’apprentissage d’un modèle
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

The present disclosure is generally directed to an apparatus for outputting at least a recipe to a user is described. The apparatus may include at least a processor, and a memory communicatively connected to the processor. The memory may contain instructions for configuring the at least a processor to receive user data from a user. The processor may be configured to classify the user data to a one or more phenotypic clusters and assign the user one or more cohort labels as a function of the one or more phenotypic clusters. Further, the processor may be configured to generate alimentary data as a function of the one or more phenotypic cluster and the one or more cohort labels. Moreover, the processor may be configured to output an alimentary program to the user.

Classes IPC  ?

• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype

Abrégé

A system and method for classifying media according to user negative propensities is illustrated. The system includes a computing device configured to obtain a physiological state data as a function of a user input, identify a user propensity for problematic behavior associated with a human subject as a function of the physiological state data, wherein the user propensity for problematic behavior identifies an problematic behavior from a predetermined plurality of problematic behaviors, receive a media item containing a principal theme to be transmitted to a device operated by the human subject, and block transmission of the media item to the device operated by the human subject as a function of the principal theme and the user propensity for problematic behavior.

Classes IPC  ?

• G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p. ex. des modèles relationnels ou objet

Abrégé

A system for multi-factorial physiologically informed refreshment selection using artificial intelligence, the system comprising a computing device, the computing device designed and configured to retrieve a biological extraction pertaining a user, wherein the biological extraction contains an element of user data, select, a nutritional machine-learning model using the biological extraction, determine a geolocation of the user, identify a provider located within the geolocation of the user, wherein the provider generates a plurality of refreshment possibilities, determine the compatibility of the plurality of refreshment possibilities utilizing the biological extraction and the nutritional machine learning model wherein the compatibility comprises a numerical score associated with a tolerance of the user, and display the compatibility of the plurality of refreshment possibilities.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique

Abrégé

A system for providing alimentary elements includes a computing device configured to receive a primary input relating to a first user for a compatible alimentary element based on biological extraction, receive secondary input from the second user for an alimentary element not associated with biological extraction, generate an extensible alimentary element display for the second user, wherein generating the extensible alimentary element display includes locating at least an alimentary element originator as a function of the secondary input and the compatible alimentary elements, generating a queue of alimentary elements from the located alimentary element originator, wherein the queue includes alimentary elements for the second user as a function of the secondary input and compatible alimentary elements for the first user, and provide a representation, via a graphical user interface, of a compatible alimentary element for the first user and an alimentary element for the second user.

Classes IPC  ?

• G06F 3/0482 - Interaction avec des listes d’éléments sélectionnables, p. ex. des menus
• G06F 9/54 - Communication interprogramme
• G16B 10/00 - TIC spécialement adaptées à la bio-informatique évolutive, p. ex. construction ou analyse d’arbre phylogénétique
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system for using artificial intelligence to analyze user activity data, the system comprising a computing device configured to receive from a user, at least a biological extraction and at least a user activity datum, determine a current user location, generate a diagnostic output as a function of the biological extraction, wherein the diagnostic output comprises a condition of the user, retrieve, from a fingerprint database, at least a datum of user fingerprint data, identify a plurality of compatible elements at the current user location as a function of the condition of the user, select at least a compatible element as a function of the fingerprint data, and present, via a graphical user interface, the at least a compatible element to a user device.

Classes IPC  ?

• G06F 3/01 - Dispositions d'entrée ou dispositions d'entrée et de sortie combinées pour l'interaction entre l'utilisateur et le calculateur
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• H04L 67/30 - Profils
• H04L 43/18 - Analyseurs de protocole
• H04L 43/045 - Traitement des données de surveillance capturées, p. ex. pour la génération de fichiers journaux pour la visualisation graphique des données de surveillance
• G06F 18/24 - Techniques de classification
• G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo

Abrégé

A system for determining a prioritized instruction set for a user, the system comprising a computing device, wherein the computing device is configured to receive at least a physiological goal and provide a plurality of biological extraction data. Computing device may determine a user baseline profile using training data, wherein training data correlates biological extraction data and physiological goals to baseline profile elements, train a machine-learning model using the training data, and determine the user baseline profile as a function of the machine-learning model. Computing device may generate a differential action as a function of the user baseline profile and the physiological goal, receive a plurality of user preference data, and selecting the differential action from the plurality of candidate differential actions. Computing device may receive an updated biological extraction datum corresponding to the user and may modify the differential action as a function of the updated biological extraction datum.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 20/30 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies ou des activités physiques, p. ex. la physiothérapie, l’acupression ou les exercices

Abrégé

An apparatus and method for adjusting a user nourishment selection based on nutrient diversity, the apparatus comprising at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to receive a proposed user selection relating to nourishment, wherein the proposed user selection comprises a plurality of ingredients, evaluate each ingredient of the plurality of ingredients, wherein evaluating each ingredient includes extracting at least a nutrient from each ingredient of the plurality of ingredients and calculating a nutrient biodiversity score for the at least a nutrient, optimize the plurality of ingredients as a function of each nutrient biodiversity score, and adjust the plurality of ingredients as a function of the optimization of the plurality of ingredients.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

Abrégé

A method whereby a user is granted access to a digital content distribution platform subsequent to the user downloading a computer application onto a client device. Granting access includes providing the user with a line-of-credit usable by the user to access digital content files from the digital content distribution platform. The method includes receiving, from the client device, a user interaction with a social networking platform and increasing the line-of-credit as a function of the user's interaction with the social networking platform. The method includes receiving, from the user, a selection of a digital content file located on the digital content distribution platform and providing the user with access to the selected digital content file if a limit of the line-of-credit exceeds an associated cost of the selected digital content file, and then decreasing the line-of-credit by at least a portion of the line-of-credit.

Classes IPC  ?

• G06Q 20/24 - Schémas de crédit, c.-à-d. de "paiement différé"
• G06F 21/10 - Protection de programmes ou contenus distribués, p. ex. vente ou concession de licence de matériel soumis à droit de reproduction
• G06Q 20/08 - Architectures de paiement
• G06Q 20/38 - Protocoles de paiementArchitectures, schémas ou protocoles de paiement leurs détails
• H04L 67/60 - Ordonnancement ou organisation du service des demandes d'application, p. ex. demandes de transmission de données d'application en utilisant l'analyse et l'optimisation des ressources réseau requises

Abrégé

A system for generating a nourishment program includes a computing device configured to retrieve a nociception parameter, classify the nociception parameter to a nociception grouping, identify, using the nociception grouping, a plurality of nutrition elements, wherein identifying the plurality of nutrition elements includes generating a plurality of nutritional metrics associated with reduction of nociception as a function of the nociception grouping, determining a respective effect of each nutritional metric of the plurality of nutritional metrics on the nociception parameter, calculating at least a nutritional level as a function of the respective effect of each nutritional metric, wherein the at least a nutritional level comprises an amount intended to address the nociception parameter, and identifying the plurality of nutrition elements as a function of the at least a nutritional level, and generate a nociception nourishment program using the plurality of nutrition elements.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system for physiologically informed therapeutic provisions includes a computing device configured to receive, from a remote device operated by a user, one or more conditional datum wherein the each of the one or more conditional datum contains a description of a current bodily complaint. The computing device is further configured to identify a plurality of antidotal therapeutic provisions as a function of the one or more conditional datum. The computing device is further configured to locate a user biological extraction wherein the user biological extraction contains at least an element of user physiological data. The computing device is further configured to generate a compatibility model, wherein the compatibility model utilizes the plurality of antidotal therapeutic provisions and the user biological extraction as an input and outputs one or more compatible antidotal therapeutic provisions and a corresponding custom instruction set for the one or more compatible antidotal therapeutic provisions.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santéTIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance
• G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p. ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients

Abrégé

A system and method for generating a parasitic infection program is disclosed. The system includes a computing device configured to receive parasitic background training data including a plurality of parasitic biomarkers as input correlated to a plurality of parasitic disease as output, train a parasitic background machine-learning model with the parasitic background training data, generate a parasitic background as a function of the parasitic background machine-learning model and at least a parasitic biomarker including a host factor, generate a parasitic disease assessment as a function of the parasitic background, which includes classifying the parasitic background into the parasitic disease assessment using an assessment classification machine-learning process and generate a parasitic infection program as a function of the parasitic disease assessment using a parasitic program model trained with parasitic program training data including a plurality of parasitic disease assessments as input correlated to a plurality of parasitic infection programs as output.

Classes IPC  ?

• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype

Abrégé

A system for causative chaining of prognostic label classifications includes a classification device configured to receive training data including a plurality of first data entries, each including at least a first element of physiological state data and at least a correlated first prognostic label and a plurality of second data entries, each including at least a second prognostic label and at least a correlated third prognostic label, and to record at least a first biological extraction. The system includes a prognostic label learner configured to generate at least a first prognostic output as a function of the first training set and the at least a physiological test sample, and a causal link learner configured to generate at least a second prognostic output causally linked to the first prognostic output as a function of the second training set and the at least a first prognostic output.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06F 16/906 - GroupementClassement
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients
• G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
• G16H 70/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pathologies

Abrégé

In an aspect an apparatus for determining toxic load quantifiers is presented. An apparatus includes at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor. A memory contains instructions configuring at least a processor to receive user input comprising user data. At least a processor is configured to generate a query as a function of user data. At least a processor is configured to obtain query results as a function of a query. At least a processor is configured to determine a toxic load quantifier of a query results of query results as a function of a toxicity criterion and user data. At least a processor is configured to display a toxic load quantifier of query results to a user.

Classes IPC  ?

• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiquesTIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p. ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06Q 30/0282 - Notation ou évaluation d’opérateurs commerciaux ou de produits

Abrégé

A system for generating an immune protocol comprising a computing device configured to an immune biomarker, assign an immune category as a function of the immune biomarker, identify an effect on an immune profile for each nutritional element, wherein the identification includes receiving a nutritional input, retrieving a plurality of predicted effects of the plurality of nutrient amounts on the immune profile as a function of the nutritional input, and calculating an effect of the nutritional input on the immune profile, determine at least a nutritional element that contributes to the immune category as a function of the nutritional input, identify a plurality of protocol elements, wherein each protocol element contains at least a nutrient amount intended to address the immunological dysfunction, and generate an immune protocol as a function of the plurality of protocol elements.

Classes IPC  ?

• G06F 9/06 - Dispositions pour la commande par programme, p. ex. unités de commande utilisant des programmes stockés, c.-à-d. utilisant un moyen de stockage interne à l'équipement de traitement de données pour recevoir ou conserver les programmes
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiquesTIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p. ex. extraction de connaissances ou détection de motifs

Produits et services

Delivery of food, prepared meals, meal kits, and nutritional supplements to club members on a periodic basis; Transport, delivery, packaging, and storage of food, prepared meals, meal kits, and nutritional supplements Food preparation services featuring customized meals optimized around an individual's body, the meals being optimized for medical and wellness purposes Advisory services relating to nutrition; Consulting services in the field of mental health and wellness; Consulting services in the fields of health and nutrition; Food nutrition consultation

Abrégé

A system for informing food element decisions in the acquisition of edible materials from any source. The system includes a processor coupled to a memory configured to receive from a user client device a food element descriptor uniquely identifying a particular food element. The system retrieves from a physiological database at least an element of physiological data. The system identifies using at least an element of physiological data and a machine-learning algorithm user constitutional enhancing food elements and user constitutional advancing food elements. The system classifies using a food element classifier a food element descriptor. The system displays on a graphical user interface a constitutional enhancing food element or a constitutional advancing food element.

Classes IPC  ?

• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• G06F 18/2415 - Techniques de classification relatives au modèle de classification, p. ex. approches paramétriques ou non paramétriques basées sur des modèles paramétriques ou probabilistes, p. ex. basées sur un rapport de vraisemblance ou un taux de faux positifs par rapport à un taux de faux négatifs
• G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
• G06N 20/10 - Apprentissage automatique utilisant des méthodes à noyaux, p. ex. séparateurs à vaste marge [SVM]

Abrégé

A system for cryptographically secured outputs from telemedicine sessions includes a computing device at a first location, the computing device configured to initiate a secure communication interface between the computing device and a client device associated with a human subject and at a second location, receive, from at least a remote sensor at the second location, a plurality of current biological data associated with the human subject, input, using the secure communication interface, an identifier of a biochemical element, determine, as a function of the plurality of current biological data, a tolerability of the biochemical element, and generate a digitally signed authorization datum as a function of the determination.

Classes IPC  ?

• H04L 9/32 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégéesProtocoles réseaux de sécurité comprenant des moyens pour vérifier l'identité ou l'autorisation d'un utilisateur du système
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 80/00 - TIC spécialement adaptées pour faciliter la communication entre les professionnels de la santé ou les patients, p. ex. pour le diagnostic collaboratif, la thérapie collaborative ou la surveillance collaborative de l’état de santé
• G16H 10/60 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données spécifiques de patients, p. ex. pour des dossiers électroniques de patients

Abrégé

A system for generating a cognitive disorder nourishment program comprises a computing device configured to obtain a cognitive indicator element, produce a cognitive appraisal as a function of the cognitive indicator element, wherein producing further comprises identifying a cognitive function as a function of an experience label, and producing the cognitive appraisal as a function of the cognitive function and cognitive indicator element using a cognitive machine-learning model, determine an edible as a function of the cognitive appraisal, and generate a nourishment program as a function of the edible.

Classes IPC  ?

• G16H 20/70 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mentales, p. ex. la thérapie psychologique ou le training autogène
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes

Abrégé

A system and method for generating a metabolic dysfunction nourishment program comprises a computing device configured to obtain a metabolic component as a function of a user metabolic system, identify a metabolic panel as a function of the metabolic component, wherein identifying further comprises receiving a status grading, ascertaining a metabolic functional goal, and identifying the metabolic panel as a function of the status grading, metabolic functional goal, and metabolic component using a metabolic machine-learning model, determine an edible as a function of the metabolic panel, wherein determining further comprises receiving a nourishment composition from an edible directory, producing a nourishment demand as a function of the metabolic panel, and determining the edible as a function of the nourishment composition and nourishment demand using an edible machine-learning model, and generate a nourishment program as a function of the edible and a metabolic outcome using a nourishment machine-learning model.

Classes IPC  ?

• A61B 5/083 - Mesure du taux de métabolisme en utilisant un essai respiratoire, p. ex. mesure du taux de consommation d'oxygène
• G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p. ex. basé sur des systèmes experts médicaux
• G16H 20/30 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies ou des activités physiques, p. ex. la physiothérapie, l’acupression ou les exercices
• G16H 20/60 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p. ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant le contrôle de l’alimentation, p. ex. les régimes
• A61B 5/087 - Mesure du débit respiratoire

Abrégé

A system for generating a supplement instruction set using artificial intelligence. The system includes at least a server wherein the at least a server is designed and configured to receive training data. The system includes a diagnostic engine operating on the at least a server designed and configured to record at least a biological extraction from a user and generate a diagnostic output based on the at least a biological extraction and training data. The system includes a plan generator module operating on the at least a server designed and configured to generate a comprehensive instruction set associated with the user as a function of the diagnostic output. The system includes a supplement plan generator module operating on the at least a server designed and configured to generate a supplement instruction set as a function of the comprehensive instruction set.

Classes IPC  ?

• G06N 5/022 - Ingénierie de la connaissanceAcquisition de la connaissance

Abrégé

An artificial intelligence system for generating land responses from biological extractions. The artificial intelligence system includes a computing device, configured to retrieve, a biological extraction pertaining to a user, wherein the biological extraction contains at least an element of physiological data. The computing device is configured to locate a land descriptor wherein the land descriptor identifies a property. The computing device is configured to generate a land machine-learning model, wherein the land machine-learning model utilizes the biological extraction as an input and outputs property elements. The computing device is configured to determine the suitability of the property utilizing the output property elements.

Classes IPC  ?

• G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le calcul des indices de santéTIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicalesTIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06Q 50/16 - Immobilier

Abrégé

A system for, and method of, generating textual outputs based on descriptor classifications, including a computing device configured to receive a specified location and a nourishment intake theme from a remote device, generate, as a function of a group machine-learning model, a user group theme for the first remote device, identify at least a food provider located within the specified location, determine, as a function of an descriptor machine-learning model, a descriptor classification for the first remote device and generate at least an user interface element at the first remote device as a function of the descriptor classification.

Classes IPC  ?

• G06N 20/00 - Apprentissage automatique
• G06Q 30/0251 - Publicités ciblées