本發明公開了一種膿毒癥治療策略的學習方法及裝置,該方法包括:基于樣本數據建立關于膿毒癥治療策略的馬爾科夫決策模型;樣本數據為膿毒癥患者在預設時間內的病理數據;根據馬爾科夫決策模型,建立膿毒癥的死亡率預測模型,并獲取膿毒癥患者各個特征的死亡率權重;利用死亡率權重對樣本數據進行標記,生成目標樣本;預測膿毒癥治療策略,利用深度強化學習方法來學習治療策略。本發明通過患者樣本優先級權重進行標記,使得深度強度學習的樣本質量更高,提高了模型的訓練效果,避免在大量次優樣本中快速陷入局部最優的問題;通過采用改進的深度強度學習算法學習治療策略,并為AI治療策略的動作選擇增加現實限制,使得推薦的治療策略更優。
聲明:
“膿毒癥治療策略的學習方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)