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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院申请的专利基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119833107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411830804.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法是由尹梁宇设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法，属于医疗信息化领域。该方法通过采集患者病历数据，并对其进行预处理，将患者营养状态指标、营养干预方案以及营养干预后的营养状态获益分别定义为状态空间、动作空间和奖励函数。随后，利用离线强化学习算法构建模型，使智能体学习在不同营养状况下选择最佳的营养干预策略。最后，在测试数据集中评价模型性能，并比较不同干预方案对患者营养状态的影响。本发明能够有效提升住院患者的营养干预效果，并促进医疗资源的合理分配，具有较高的应用价值。

本发明授权基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于离线强化学习的精准营养决策方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：采集住院患者的病历数据，包括患者一般信息、疾病信息、治疗信息、营养相关人体测量指标、血液学指标、营养干预前后的营养相关指标变化情况、营养干预的具体方案以及近远期临床结局； 步骤二：对采集的病历数据进行预处理，包括删除异常值、排除关键信息缺失的样本、插补缺失数据、对多分类数据进行独热编码、对连续性变量进行标准化、删除所有样本取值相同的变量，并根据智能体和环境的交互片段是否结束增加时间戳识别信息； 步骤三：将预处理后的病历数据按照一定比例随机划分为训练集和测试集； 步骤四：定义患者营养状态指标为初始状态空间，并将该指标在训练及测试数据中标注为初始状态S； 步骤五：定义实际执行的营养干预方案类型为智能体动作空间，并在训练及测试数据中标注为动作A； 步骤六：定义营养干预后的营养状态获益为环境奖励，并选择一种或多种营养相关指标变化情况作为环境奖励函数的计算依据，将奖励结果以数值形式表示，并在训练和测试数据中标注为奖励R； 步骤七：以与初始状态空间相同的营养状态指标为新的状态空间，并在训练和测试数据中标注为新状态S_new； 步骤八：设定离线强化学习的超参数，包括但不限于学习率、折扣因子、贪婪系数、神经网络隐藏层数、损失函数以及训练轮次； 步骤九：在训练集数据的基础上，根据步骤四至步骤八的参数设置，采用离线强化学习算法构建模型，并根据训练集中的离线数据进行智能体与环境的交互，直至模型收敛或达到预设的迭代次数； 步骤十：在测试数据集中评价模型性能，根据测试数据集中的营养干预方案是否和模型推荐策略一致将测试数据进行分组，并比较不一致组和一致组营养干预前后的体重、四肢骨骼肌指数、营养风险筛查评分、营养评估评分以及30天死亡率的指标是否存在差异。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院，其通讯地址为：400037 重庆市沙坪坝区新桥正街83号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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