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申请/专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院

摘要：本发明公开了基于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ρep治疗方案和次ρep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。

主权项：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：S1：将体征监测和肝素剂量的历史数据按照患者和时间时序数据进行预处理，得到患者时序数据；S2：采用cxSOFA评分方法对患者时序数据进行逐个时刻的评分，并将该时刻的评分作为新的特征并入到患者时序数据中；S3：将相邻时刻的cxSOFA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：将患者时序数据输入到Q值模型进行训练，通过比较Q值，得到当前轮次的最佳策略和最差策略，并记录Q值模型参数；S5：计算当前轮次每个患者的正激励率ρep，根据ρep将患者时序数据分别标注成超ρep治疗方案和次ρep治疗方案；S6：遍历所有轮次选择的最佳策略、最差策略以及对应的超ρep、次ρep治疗方案的标注，分别计算每批次的综合比较矩阵，比较筛选出全局最佳策略和全局最差策略；S7：重复步骤S4～步骤S6，直到Q值模型满足η极优终止准则；S8：利用全局最佳策略和全局最差策略对应的Q值模型参数构建Q值模型，实现对患者肝素治疗脓毒症的策略推荐；步骤S1所述的预处理为：将病人唯一的标识ID相同的全部数据按照时间时序数据进行排序，并做归一化处理；所述的cxSOFA评分的范围为0～24分，由6个部分组成，每个部分的范围为0～4分，6个部分分别为呼吸系统Respiratory、凝血系统Coagulation、肝功能Liver、循环系统Circulatory、神经系统NervousSystem、肾功能Renal，每个部分都需要用若干个体征监测数据来计算一个评分是对SOFA评分方法的改进，将SOFA评分方法连续化；所述的Q值模型为DDQN模型、DQN模型或QL模型中的一种。

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百度查询： 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 基于Q值模型的肝素治疗脓毒症的策略推荐方法