【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，特别涉及一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统。
技术介绍
1、急性胰腺炎（acute pancreatitis, ap）是一种严重的胰腺炎症性疾病，不仅引起急性腹痛，而且常常导致患者需要住院治疗。随着全球生活方式的变化和诊断技术的提升，ap的发病率呈现上升趋势。ap患者的治疗涉及到对症治疗和管理严重并发症，这对医疗系统构成了重大挑战，对社会经济也产生了显著影响。急性胰腺炎的治疗是一个复杂的动态过程，需要根据患者的实时健康状况调整治疗方案。
2、动态治疗推荐是一种基于患者当前和历史健康数据，利用算法模型动态提供治疗建议的方法。这种方法可以优化患者的治疗过程，实时调整治疗策略，以应对病情的变化。在急性胰腺炎治疗中，由于患者状况可能迅速变化，动态治疗推荐尤为关键，能够提高治疗的灵活性和个性化水平，从而提升治疗效果和患者满意度。
3、近年来，随着医院电子病历系统的广泛应用和医学数据的积累，为构建急性胰腺炎的动态治疗推荐模型提供了丰富的数据资源。然而，传统的随机对照试验（rct）和序贯设计的...
【技术保护点】
1.一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，包括数据采集和预处理模块（1）、奖励函数构建模块（2）、策略函数预训练模块（3）、深度监督强化学习模型构建模块（4），其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，所述数据采集和预处理模块（1）进行预处理的内容包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，所述奖励函数构建模块（2）计算奖励函数得到奖励反馈值的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度监督强化学习的急...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，包括数据采集和预处理模块（1）、奖励函数构建模块（2）、策略函数预训练模块（3）、深度监督强化学习模型构建模块（4），其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，所述数据采集和预处理模块（1）进行预处理的内容包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于，所述奖励函数构建模块（2）计算奖励函数得到奖励反馈值的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度监督强化学习的急性胰腺炎治疗推荐系统，其特征在于：所述策略函数预训练模块（3）构建的策略函数为，其中表示策略函数中待优化的参数，代表在时刻策略函数推荐的种治疗行为的向量，是在时刻根据急性胰腺炎患者的实验室检查指标和生...
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