[发明专利]一种脓毒症治疗策略的学习方法及装置在审
| 申请号： | 202111657725.4 | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN114330566A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 余超;黄荣恒 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/20 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 陈旭红;钟文瀚 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种脓毒症治疗策略的学习方法及装置，该方法包括：基于样本数据建立关于脓毒症治疗策略的马尔科夫决策模型；样本数据为脓毒症患者在预设时间内的病理数据；根据马尔科夫决策模型，建立脓毒症的死亡率预测模型，并获取脓毒症患者各个特征的死亡率权重；利用死亡率权重对样本数据进行标记，生成目标样本；预测脓毒症治疗策略，利用深度强化学习方法来学习治疗策略。本发明通过患者样本优先级权重进行标记，使得深度强度学习的样本质量更高，提高了模型的训练效果，避免在大量次优样本中快速陷入局部最优的问题；通过采用改进的深度强度学习算法学习治疗策略，并为AI治疗策略的动作选择增加现实限制，使得推荐的治疗策略更优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 脓毒症 治疗 策略 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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