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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京天坛医院;清华大学申请的专利一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118888157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410945601.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法是由刘京铭;卢志林;李春平设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法，包括：以历史临床数据中脓毒症患者的多个生理指标为状态变量，以医生实际采取的静脉输液和血管升压药的剂量组合为动作变量，构建强化学习模型的训练样本；根据训练样本搭建基于强化学习的智能体模型，所述模型包括特征提取层、嵌入处理层和Q值计算层；利用所述训练样本，通过强化学习方式对所述模型进行训练，训练好的模型用于根据患者在某一时刻的多个生理指标，推荐最佳的剂量组合；训练过程中，通过奖励函数增强液体平衡量和血压在剂量选择中的作用，抑制血蛋白和乳酸的作用。本实施例通过智能体学习辅助脓毒症临床决策。

本发明授权一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习辅助脓毒症临床决策模型构建方法，其特征在于，包括： 以历史临床数据中脓毒症患者的多个生理指标为状态变量，以医生实际采取的静脉输液和血管升压药的剂量组合为动作变量，构建强化学习模型的训练样本； 根据训练样本搭建基于强化学习的智能体模型，所述模型包括特征提取层、嵌入处理层和Q值计算层； 利用所述训练样本，通过强化学习方式对所述模型进行训练，训练好的模型用于根据患者在某一时刻的多个生理指标，推荐最佳的剂量组合； 其中，所述多个生理指标包括液体平衡量、血压、血蛋白和乳酸；训练过程中，通过奖励函数增强液体平衡量和血压在剂量选择中的作用，抑制血蛋白和乳酸的作用； 在所述通过强化学习方式对所述模型进行训练之后，还包括： 针对患者在同一时刻的状态变量，从历史临床数据中提取医生实际采取的第一剂量组合，并利用训练好的模型推荐所述状态变量下的第二剂量组合； 分别计算多个状态变量的第一剂量组合和第二剂量组合的距离，所述距离用于表征单一决策时刻临床决策与智能体决策的差异；具体的，将t时刻的决策的剂量组合,表示为二维坐标平面上的点，两个不同决策的坐标之间的欧几里得距离即代表了剂量差异； 根据所述距离对所述多个状态变量进行分组，使同组内各状态变量的所述距离控制在设定范围内； 根据历史临床数据中各患者的生存时间，统计各组状态变量的患者生存率； 以各组的所述距离和患者生存率为数据点，拟合患者生存率随所述距离的变化趋势曲线； 如果所述变化趋势曲线中所述距离越大，患者生存率越低，判断所述训练好的模型推荐的最佳剂量组合有效。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京天坛医院;清华大学，其通讯地址为：100070 北京市丰台区南四环西路119号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。