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疾病诊疗策略优化方法——基于深度强化学习


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疾病诊疗策略优化方法——基于深度强化学习
  • 书号：9787030804051
    作者：李登峰,李天皓,张倩
  • 外文书名：
  • 装帧：平脊精装
    开本：B5
  • 页数：143
    字数：192000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-12-01
  • 所属分类：诊断学与诊断技术
  • 定价： ￥118.00元
    售价： ￥93.22元
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    纸质书

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本书是一部着重阐述以深度学习与强化学习为代表的人工智能技术在医疗领域应用的学术专著。在简单介绍机器学习、深度学习、强化学习、多智能体强化学习、深度强化学习、生成对抗网络等理论与方法的基础上，着重阐述生成对抗网络可解释性深度学习的患者死亡风险预测算法、多疾病诊断关联分析算法、多疾病诊疗策略优化的多智能体并行合作与层级合作强化学习算法等。通过典型的具体实验设计，详细介绍电子健康记录驱动的深度学习与多智能体强化学习对疾病诊疗策略优化的完整过程，并对所提出的疾病诊疗策略优化算法的有效性、优越性进行对比研究与验证分析。
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    第1章 机器学习、深度学习与强化学习 1
    1.1 机器学习 1
    1.2 深度学习 3
    1.3 强化学习 15
    1.4 多智能体强化学习 20
    1.5 深度强化学习 24
    第2章 生成对抗网络可解释性深度学习的患者死亡风险预测 27
    2.1 电子健康记录概述 27
    2.2 生成对抗网络可解释性的患者死亡风险预测研究背景 28
    2.3 生成对抗网络可解释性深度学习的患者死亡风险预测模型 29
    2.4 实验数据集及患者队列预处理 30
    2.5 生成模型数据及生成数据质量对比分析 38
    2.6 生成对抗网络的数据扩充比例稳健性分析 48
    2.7 可解释性深度学习算法讨论 49
    第3章 多疾病诊断关联分析算法 51
    3.1 多疾病诊断问题 51
    3.2 电子健康记录驱动的多疾病关联分析 53
    3.3 临床文本报告驱动的多疾病病情缓急顺序诊断 58
    第4章 电子健康记录驱动的深度强化学习疾病治疗策略优化 69
    4.1 电子健康记录驱动的深度强化学习疾病治疗策略优化问题 69
    4.2 电子健康记录驱动的深度强化学习算法 71
    4.3 电子健康记录驱动的强化学习实验环境构建 74
    4.4 电子健康记录驱动的强化学习实验结果分析 81
    第5章 多智能体并行合作的多疾病连续治疗决策 89
    5.1 多疾病连续治疗决策问题 89
    5.2 多疾病连续治疗的马尔可夫决策建模 90
    5.3 多智能体联合动作价值的表示方法 92
    5.4 多智能体并行合作的多疾病连续治疗决策模型 96
    5.5 多智能体并行合作的多疾病连续治疗决策模型实验设计 100
    5.6 多智能体并行合作的多疾病连续治疗决策模型实验结果分析 110
    第6章 多智能体层级合作的多疾病连续治疗决策 117
    6.1 多智能体层级合作的多疾病连续治疗决策建模 117
    6.2 多智能体层级合作的分层决策方法 119
    6.3 多智能体层级合作的多疾病连续治疗决策模型 123
    6.4 多智能体层级合作的多疾病连续治疗决策模型实验结果分析 128
    参考文献 135
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