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疾病診療策略優化方法--基於深度強化學習(精)

  • 作者：李登峰//李天皓//張倩|責編:鄧嫻
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030804051
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：143
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一部著重闡述以深度學習與強化學習為代表的人工智慧技術在醫療領域應用的學術專著。在簡單介紹機器學習、深度學習、強化學習、多智能體強化學習、深度強化學習、生成對抗網路等理論與方法的基礎上，著重闡述生成對抗網路可解釋性深度學習的患者死亡風險預測演算法、多疾病診斷關聯分析演算法、多疾病診療策略優化的多智能體並行合作與層級合作強化學習演算法等。通過典型的具體實驗設計，詳細介紹電子健康記錄驅動的深度學習與多智能體強化學習對疾病診療策略優化的完整過程，並對所提出的疾病診療策略優化演算法的有效性、優越性進行對比研究與驗證分析。
    本書可供管理科學、人工智慧、智慧醫療、信息系統、系統工程、公共衛生、智能決策科學等學科或專業的教師、博士后、博士研究生、碩士研究生等作為學術、科研的參考書或輔助教材。
作者介紹
李登峰//李天皓//張倩|責編:鄧嫻
目錄
第1章  機器學習、深度學習與強化學習
  1.1  機器學習
  1.2  深度學習
  1.3  強化學習
  1.4  多智能體強化學習
  1.5  深度強化學習
第2章  生成對抗網路可解釋性深度學習的患者死亡風險預測
  2.1  電子健康記錄概述
  2.2  生成對抗網路可解釋性的患者死亡風險預測研究背景
  2.3  生成對抗網路可解釋性深度學習的患者死亡風險預測模型
  2.4  實驗數據集及患者隊列預處理
  2.5  生成模型數據及生成數據質量對比分析
  2.6  生成對抗網路的數據擴充比例穩健性分析
  2.7  可解釋性深度學習演算法討論
第3章  多疾病診斷關聯分析演算法
  3.1  多疾病診斷問題
  3.2  電子健康記錄驅動的多疾病關聯分析
  3.3  臨床文本報告驅動的多疾病病情緩急順序診斷
第4章  電子健康記錄驅動的深度強化學習疾病治療策略優化
  4.1  電子健康記錄驅動的深度強化學習疾病治療策略優化問題
  4.2  電子健康記錄驅動的深度強化學習演算法
  4.3  電子健康記錄驅動的強化學習實驗環境構建
  4.4  電子健康記錄驅動的強化學習實驗結果分析
第5章  多智能體並行合作的多疾病連續治療決策
  5.1  多疾病連續治療決策問題
  5.2  多疾病連續治療的馬爾可夫決策建模
  5.3  多智能體聯合動作價值的表示方法
  5.4  多智能體並行合作的多疾病連續治療決策模型
  5.5  多智能體並行合作的多疾病連續治療決策模型實驗設計
  5.6  多智能體並行合作的多疾病連續治療決策模型實驗結果分析
第6章  多智能體層級合作的多疾病連續治療決策
  6.1  多智能體層級合作的多疾病連續治療決策建模
  6.2  多智能體層級合作的分層決策方法
  6.3  多智能體層級合作的多疾病連續治療決策模型
  6.4  多智能體層級合作的多疾病連續治療決策模型實驗結果分析
參考文獻

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