【技术实现步骤摘要】
基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统和方法
本专利技术涉及辅助决策
，具体涉及一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统和方法。
技术介绍
目前，慢性肾脏病的治疗方案有三种，分别是药物治疗，透析治疗和肾移植治疗，其中透析治疗分为腹膜透析和血液透析。现在对于慢性肾脏病患者的治疗方案的选择主要是通过患者的肾小球过滤率(eGFR)为主要参数，来判断患者的病情等级，从而根据临床经验主观的为患者选择治疗方案。然而，根据临床经验主观的为患者选择治疗方案往往会因主观因素的存在，导致选择的治疗方案存在一定的误差。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统和方法，解决了现有技术中根据临床经验主观的为患者选择治疗方案的过程中因主观因素而致选择的治疗方案存在一定的误差的技术问题。(二)技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：本专利技术提供了一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，所述系统包括：...
【技术保护点】
1.一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，其特征在于，所述系统包括：/n信息获取模块，用于获取病患信息和医疗资源信息；/n决策模型构建模块，用于基于所述病患信息和所述医疗资源信息构建马尔可夫决策模型；/n方案选取模块，用于基于所述马尔可夫决策模型选取病患的最佳治疗方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，其特征在于，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取病患信息和医疗资源信息；
决策模型构建模块，用于基于所述病患信息和所述医疗资源信息构建马尔可夫决策模型；
方案选取模块，用于基于所述马尔可夫决策模型选取病患的最佳治疗方案。
2.如权利要求1所述的基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，其特征在于，所述基于所述病患信息和所述医疗资源信息构建马尔可夫决策模型包括：
基于所述病患信息和所述医疗资源信息设置马尔可夫决策模型的参数；
基于所述病患信息和所述医疗资源信息设置马尔可夫决策模型的目标函数。
3.如权利要求2所述的基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，其特征在于，所述马尔可夫决策模型的参数包括：
tk：决策时间点，其中k＝{1，...，N}；
(h，K)：由多个医学指标组成的患者的状态值和未来进行肾脏的概率，其中K的取值从0到1，K＝1表示一定会进行肾脏移植手术，K＝0表示完全不存在做肾脏移植手术的可能；
S：患者病情状态的集合，其中H+1代表死亡，该空间包含患者的所有状态，以及患者将来在不同状态下获得可移植肾脏的可能性；
P((h′，K′)|(h，K))：患者在时间t时处于(h，K)状态下，在t+1时刻转移到(h′，K′)的概率；
P：转移概率矩阵，P＝[P((h′，K′)|(h，K))],(h，K)，(h′，K′)∈S，P1，P2分别为在药物治疗下的转移概率矩阵和在血液透析治疗下的转移概率矩阵；
A(h，K)：在状态(h，K)下采取的治疗措施，可以从{Dialysis(D)，Wait(W)，Transplant(T)}这三种治疗方案下进行选择；
r[(h，K)，D]：当患者健康状况为h并且选择透析治疗时，当前会获得预期的折扣奖励，所述折扣奖励为治疗对肾脏指标肾小球过滤率指数的改善值；
r[(h，K)，W]：当前患者的健康状况为h选择等待不开始透析治疗，当前会获得预期折扣奖励；
r[(h，K)，T]：当患者在移植时的健康状况为h时，预期的折后移植后奖励总和，其中r[(h，K)，T]也是肾脏质量和患者类型包括性别血型的函数；
λ:折扣值，且0＜λ≤1，不管是何种治疗方案，都会有一定的折损，其效果并不是百分之百的显现在患者身上的，所以定义一个折扣率来使得问题更符合实际；
V(h，K):当患者当前状态为(h，K)时可获得的最大总预期折扣奖励，预期的总折扣奖励包括移植前奖励和移植后奖励。
4.如权利要求2所述的基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统，其特征在于，所述马尔可夫决策模型的目标函数包括：
其中：
V(h，0)表示当患者当前状态为(h，0)时可获得的最大总预期折扣奖励，即患者未来获得可移植肾脏的概率为0时可获得的最大总预期折扣奖励；
V(h，1)表示当患者当前状态为(h，1)时可获得的最大总预期折扣奖励，即患者未来获得可移植肾脏的概率为1时可获得的最大总预期折扣奖励；
表示患者不确定未来是否能获得可移植肾脏的时可获得的最大总预期折扣...
【专利技术属性】
技术研发人员：范雯娟，宗阳，周琪琦，邵凯宁，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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