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申请/专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院;清华大学
摘要：本发明实施例公开了一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法，包括：以历史临床数据中脓毒症患者的多个生理指标为状态变量，以医生实际采取的静脉输液和血管升压药的剂量组合为动作变量，构建强化学习模型的训练样本；根据训练样本搭建基于强化学习的智能体模型，所述模型包括特征提取层、嵌入处理层和Q值计算层；利用所述训练样本，通过强化学习方式对所述模型进行训练，训练好的模型用于根据患者在某一时刻的多个生理指标，推荐最佳的剂量组合；训练过程中，通过奖励函数增强液体平衡量和血压在剂量选择中的作用，抑制血蛋白和乳酸的作用。本实施例通过智能体学习辅助脓毒症临床决策。
主权项：1.一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法，其特征在于，包括：以历史临床数据中脓毒症患者的多个生理指标为状态变量，以医生实际采取的静脉输液和血管升压药的剂量组合为动作变量，构建强化学习模型的训练样本；根据训练样本搭建基于强化学习的智能体模型，所述模型包括特征提取层、嵌入处理层和Q值计算层；利用所述训练样本，通过强化学习方式对所述模型进行训练，训练好的模型用于根据患者在某一时刻的多个生理指标，推荐最佳的剂量组合；其中，所述多个生理指标包括液体平衡量、血压、血蛋白和乳酸；训练过程中，通过奖励函数增强液体平衡量和血压在剂量选择中的作用，抑制血蛋白和乳酸的作用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京天坛医院 清华大学 一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法
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