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疾病診療策略優(yōu)化方法——基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030804051
- 條形碼：9787030804051 ; 978-7-03-080405-1
- 裝幀：精裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
疾病診療策略優(yōu)化方法——基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡介
《疾病診療策略優(yōu)化方法——基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)》是一部著重闡述以深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的學(xué)術(shù)專著。在簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等理論與方法的基礎(chǔ)上，著重闡述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性深度學(xué)習(xí)的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法、多疾病診斷關(guān)聯(lián)分析算法、多疾病診療策略優(yōu)化的多智能體并行合作與層級(jí)合作強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等。通過典型的具體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，詳細(xì)介紹電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)與多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)疾病診療策略優(yōu)化的完整過程，并對(duì)所提出的疾病診療策略優(yōu)化算法的有效性、優(yōu)越性進(jìn)行對(duì)比研究與驗(yàn)證分析。
疾病診療策略優(yōu)化方法——基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 目錄
目錄
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 1
1.2 深度學(xué)習(xí) 3
1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 15
1.4 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 20
1.5 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 24
第2章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性深度學(xué)習(xí)的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測 27
2.1 電子健康記錄概述 27
2.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測研究背景 28
2.3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性深度學(xué)習(xí)的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型 29
2.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及患者隊(duì)列預(yù)處理 30
2.5 生成模型數(shù)據(jù)及生成數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)比分析 38
2.6 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擴(kuò)充比例穩(wěn)健性分析 48
2.7 可解釋性深度學(xué)習(xí)算法討論 49
第3章 多疾病診斷關(guān)聯(lián)分析算法 51
3.1 多疾病診斷問題 51
3.2 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的多疾病關(guān)聯(lián)分析 53
3.3 臨床文本報(bào)告驅(qū)動(dòng)的多疾病病情緩急順序診斷 58
第4章 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)疾病治療策略優(yōu)化 69
4.1 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)疾病治療策略優(yōu)化問題 69
4.2 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 71
4.3 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建 74
4.4 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 81
第5章 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策 89
5.1 多疾病連續(xù)治療決策問題 89
5.2 多疾病連續(xù)治療的馬爾可夫決策建模 90
5.3 多智能體聯(lián)合動(dòng)作價(jià)值的表示方法 92
5.4 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型 96
5.5 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 100
5.6 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 110
第6章 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策 117
6.1 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策建模 117
6.2 多智能體層級(jí)合作的分層決策方法 119
6.3 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策模型 123
6.4 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 128
參考文獻(xiàn) 135
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 1
1.2 深度學(xué)習(xí) 3
1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 15
1.4 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 20
1.5 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 24
第2章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性深度學(xué)習(xí)的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測 27
2.1 電子健康記錄概述 27
2.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測研究背景 28
2.3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可解釋性深度學(xué)習(xí)的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型 29
2.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及患者隊(duì)列預(yù)處理 30
2.5 生成模型數(shù)據(jù)及生成數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)比分析 38
2.6 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擴(kuò)充比例穩(wěn)健性分析 48
2.7 可解釋性深度學(xué)習(xí)算法討論 49
第3章 多疾病診斷關(guān)聯(lián)分析算法 51
3.1 多疾病診斷問題 51
3.2 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的多疾病關(guān)聯(lián)分析 53
3.3 臨床文本報(bào)告驅(qū)動(dòng)的多疾病病情緩急順序診斷 58
第4章 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)疾病治療策略優(yōu)化 69
4.1 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)疾病治療策略優(yōu)化問題 69
4.2 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 71
4.3 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建 74
4.4 電子健康記錄驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 81
第5章 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策 89
5.1 多疾病連續(xù)治療決策問題 89
5.2 多疾病連續(xù)治療的馬爾可夫決策建模 90
5.3 多智能體聯(lián)合動(dòng)作價(jià)值的表示方法 92
5.4 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型 96
5.5 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 100
5.6 多智能體并行合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 110
第6章 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策 117
6.1 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策建模 117
6.2 多智能體層級(jí)合作的分層決策方法 119
6.3 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策模型 123
6.4 多智能體層級(jí)合作的多疾病連續(xù)治療決策模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 128
參考文獻(xiàn) 135
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