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公开(公告)号：CN118841130A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411331098.9
申请日：2024-09-24
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及辅助生殖技术领域，公开了一种辅助生殖信息分析方法及系统，该方法通过构建基于马尔可夫决策过程的辅助生殖决策模型，实现了决策过程的系统化和标准化。模型定义了包括患者遗传数据与临床数据的状态空间，以及调整药物剂量、选择治疗方案等动作空间，并设计了依据妊娠率和活产率的奖励函数。采用深度Q网络算法进行模型训练，通过迭代学习和参数调优，提高了决策的科学性和精准性。通过A/B测试方法评估模型性能，并与医生常规方案进行对比，验证了模型的有效性。最后，基于训练好的模型，分析患者个人数据，为医生提供个性化的治疗方案建议。
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公开(公告)号：CN118841130B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411331098.9
申请日：2024-09-24
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及辅助生殖技术领域，公开了一种辅助生殖信息分析方法及系统，该方法通过构建基于马尔可夫决策过程的辅助生殖决策模型，实现了决策过程的系统化和标准化。模型定义了包括患者遗传数据与临床数据的状态空间，以及调整药物剂量、选择治疗方案等动作空间，并设计了依据妊娠率和活产率的奖励函数。采用深度Q网络算法进行模型训练，通过迭代学习和参数调优，提高了决策的科学性和精准性。通过A/B测试方法评估模型性能，并与医生常规方案进行对比，验证了模型的有效性。最后，基于训练好的模型，分析患者个人数据，为医生提供个性化的治疗方案建议。
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公开(公告)号：CN116821753A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310654625.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的社区获得性肺炎病原类型预测方法，所述方法包括：首先，收集CAP病案数据并根据数据样本确定样本特征和样本标签形成样本数据集；然后，将样本数据集输入机器学习模型进行第一次训练获得病原类型预测模型；对病原类型预测模型进行模型质量评估，根据模型质量评估结果获取最优病原类型预测模型；然后，通过样本数据集输入最优病原类型预测模型进行第二次训练获得调优病原类型预测模型；本发明通过对病原类型预测模型进行模型质量评估过程，并筛选合格的病原类型预测模型，从而保证验证模型的准确性，保证了减少筛选最优病原类型预测模型误差并实现检测效率的优化。
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