基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法技术

本发明专利技术公开了基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，属于医疗大数据、人工智能领域，包括以下步骤：S1：对体征监测和肝素剂量的历史数据进行预处理，得到患者时序数据；S2：采用cxSOFA进行评分且并入到患者时序数据中；S3：将相邻时刻的评分差作为奖励函数，将肝素剂量作为动作，将体征监测作为状态，建立Q值模型；S4：训练模型，得到当前轮次的最佳策略和最差策略；S5：进行超ρ<subgt;ep</subgt;治疗方案和次ρ<subgt;ep</subgt;治疗方案标注；S6：计算综合比较矩阵，筛选出全局最佳策略；S7：重复步骤S4～步骤S6，直到满足终止准则；S8：利用最优Q值模型实现对患者肝素治疗脓毒症的策略推荐。本发明专利技术实现了AI策略的开发和应用，能够辅助医务人员采取有效的治疗措施。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，属于医疗大数据、人工智能领域，尤其适用于基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐及评估。

技术介绍

1、脓毒症(sepsis)是一种由感染引起的全身炎症反应综合征，严重时可导致多脏器功能障碍，甚至死亡。复杂的病理生理学和高的患者异质性给优化个体化治疗带来了重大挑战。及时的干预对脓毒症的治疗是至关重要的，延迟治疗或次优决定可能会增加死亡风险。肝素是目前应用最广泛的抗凝药物，能抑制hmgb1与脂多糖的结合，并可阻止乙酰肝素酶降解巨噬细胞的糖萼，进而产生显著的抗炎作用，以改善术后脓毒症患者的预后。

2、准确的患者状态评估和优化的治疗策略对于改善脓毒症治疗的预后至关重要。q值模型(q-learning，ql)作为人工智能领域中强化学习的一个重要方法，其核心目标是通过与环境的交互来学习最优策略，以实现特定任务的最大化奖励。在医疗健康领域，ai策略的开发和应用日益受到重视，特别是在复杂决策过程如治疗方案选择中。然而，ai策略的评估面临诸多挑战，尤其是如何在缺乏明确标准或存在多专家意见不一致的情况下，准本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤S2所述的cxSOFA评分方法具体为：

3.根据权利要求1所述的基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤S3所述相邻时刻状态的cxSOFA评分差为：rt＝cxSOFA(st)-cxSOFA(st+1)。

4.根据权利要求1所述的基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤S4所述的比较Q值得到当前轮次最佳策略和最差策略，具体为：对任意的状态s，计算状态s...

【技术特征摘要】

1.基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤s2所述的cxsofa评分方法具体为：

3.根据权利要求1所述的基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤s3所述相邻时刻状态的cxsofa评分差为：rt＝cxsofa(st)-cxsofa(st+1)。

4.根据权利要求1所述的基于q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法，其特征在于，步骤s4所述的比较q值得到当前轮次最佳策略和最差策略，具体为：对任意的状态s，计算状态s以及动作a下的输出q值，即q(s,a)，根据和选出q值最大和最小的策略，即最佳策略π*、最差策略π′；其中a为动作空间。

【专利技术属性】
技术研发人员：周婵，孙启龙，刘江，谢一豪，陈芋文，钟坤华，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：