基于强化学习的临床实验数据分析方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于强化学习的临床实验数据分析方法
申请号:CN202510689978
申请日期:2025-05-27
公开号:CN120600337A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及临床实验数据处理技术领域,公开了基于强化学习的临床实验数据分析方法,该方法步骤包括:获取时序生理参数及治疗方案执行状态参数;对时序生理参数分层特征提取,构建动态响应特征模型并结合执行状态参数生成初始治疗响应评估模型;加载风险约束与疗效指标生成综合评估模型,模拟得到策略调控数据;构建并训练强化学习决策模型,生成治疗路径修正模型及初始治疗参数;获取动态策略调整信息,构建多阶段优化模型迭代优化得到最优治疗路径参数;基于实时模型推理疗效达标概率,调整策略实现动态疗效匹配。本方法提升临床数据动态分析与治疗方案优化能力,适用于精准医疗场景。
技术关键词
数据分析方法 多阶段 蒙特卡洛树搜索方法 分层特征提取 动态 强化学习策略 参数 风险 生理 规划 时序 序列 方程 节点分布密度 指标 综合评估模型 患者
系统为您推荐了相关专利信息
工业机器人关节 补偿方法 视觉 图像 参数
传感器 标定系统 标靶 数据 下线
无人机操作员 演化特征 数据采集网络 意图 动态演化模型
智能眼镜 环境光传感器数据 在线增量学习 模式分类器 动态交互方法
收益预测方法 LSTM模型 重要性评估方法 长短期记忆网络 动态特征选择