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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明公开基于机器学习技术的膝骨关节炎智能诊疗方法及系统：数据预处理模块，用于获得KOA数据库；特征提取模块，用于获取KOA数据库中多个特征量；KOA特征筛选模块，从多个特征量提取关键特征集；KOA康复治疗效果模拟模块，根据关键特征集模拟采用初始治疗方案后患者的下一个时间点的状态；KOA康复治疗决策模块，通过预设决策规则推荐该患者在预设时间内应当选择的治疗方案；KOA智能治疗辅助决策模块，通过学习最优策略函数优化KOA康复治疗决策模块得到最优治疗方案；本发明达到的有益效果是：实现了对多种可能的治疗方案的相应治疗结果的模拟，优化治疗方案，解决了在KOA患者在数据分析和个性化治疗推荐中的问题。

主权项：1.基于机器学习技术的膝骨关节炎智能诊疗系统，其特征在于：包括：数据预处理模块，用于根据KOA病患的多维度的量表数据，获得KOA数据库；特征提取模块，用于获取KOA数据库中的多个特征量；KOA特征筛选模块，用于采用迭代特征消除策略从多个特征量中提取关键特征集；KOA康复治疗效果模拟模块，用于根据关键特征集模拟采用初始治疗方案后患者的下一个时间点的状态；将下一个时间点的状态记录到对应患者的对应的治疗方案下，以更新KOA数据库；KOA康复治疗决策模块，用于根据更新后的KOA数据库，通过预设决策规则推荐该患者在预设时间内应当选择的治疗方案；其中，所述膝骨关节炎智能诊疗系统还包括：KOA智能治疗辅助决策模块，用于通过学习最优策略函数优化KOA康复治疗决策模块，得到最优治疗方案；所述KOA智能治疗辅助决策模块包括奖励子模块、深度强化子模块和决策评价子模块；所述奖励子模块，用于通过奖励函数评估治疗方案的有效性，得到即时反馈值；所述深度强化子模块，用于根据即时反馈值学习最优策略函数得到每个治疗方案的累计奖励值；所述决策评价子模块，用于根据累计奖励值输出最优治疗方案；所述最优治疗方案为治疗方案组合后累加奖励值组合得分最高的治疗方案组合；所述奖励函数的表达式如下： 式中： ：即时反馈值； ：第t周的KOA疼痛评分； ：第t+1周的KOA疼痛评分； ：KOA疼痛评分的第一阈值； ：KOA疼痛评分的第二阈值； 为常数；所述奖励函数包括三种情况；当时，为改善情况，则奖励函数的计算公式为： ；当=时，为稳定情况，则比较与KOA疼痛评分的阈值；若，则；若≦，则；若≦，则；当时，为恶化情况，则奖励函数的计算公式为； 。

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