【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息，更具体的说是涉及一种个性化药物组合序列生成方法及系统。
技术介绍
1、脓毒症是一种由感染引发的全身性炎症反应综合征，它可能导致器官功能障碍、休克乃至死亡。根据统计数据，脓毒症的发病率正在逐年上升，每10万人中约有535例新发病例，并且伴随着较高的死亡率，特别是当病情进展到脓毒症休克阶段时，患者的生存几率显著下降。
2、面对脓毒症这一严重的公共卫生问题，医学界和科研人员一直在探索更加有效的治疗方法来提高患者的存活率。近年来，强化学习(reinforcement learning,rl)作为一种人工智能技术，在脓毒症治疗领域展现出了潜在的应用价值。通过学习患者状态并据此推荐用药和管理药物剂量，强化学习有望实现个体化医疗，从而改善治疗效果。
3、然而，强化学习在应用于脓毒症治疗时面临着一系列挑战：
4、奖励延迟：脓毒症治疗的效果往往需要一段时间才能体现出来，这意味着强化学习模型可能要等待较长时间才能接收到反馈信息，这会使得学习过程变得困难，不利于快速优化治疗策略。
5、奖...
【技术保护点】
1.一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，所述药物序列决策模型的训练步骤为：
3.根据权利要求1或2所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，所述医学临床数据包括：患者的人口统计学特征、生命体征、检查结果和用药序列。
4.根据权利要求2所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，在构建训练数据集时还需对所述医学临床数据进行预处理，具体为：采用机器学习方法对所述医学临床数据进行数据清洗、缺失值处理以及数值标准化处理。
5....
【技术特征摘要】
1.一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，所述药物序列决策模型的训练步骤为：
3.根据权利要求1或2所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，所述医学临床数据包括：患者的人口统计学特征、生命体征、检查结果和用药序列。
4.根据权利要求2所述的一种个性化药物组合序列生成方法，其特征在于，在构建训练数据集时还需对所述医学临床数据进行预处理，具体为：采用机器...
【专利技术属性】
技术研发人员：王嫄，盛梦茹，宾茂杰，杨巨成，赵婷婷，韩壮，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：
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