Apr, 2024

使用电子健康记录的个性化诊断决策路径的深度强化学习：贫血和系统性红斑狼疮的比较研究

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TL;DRDRL 通过学习个性化决策路径向诊断领域提供机会，可以生成自说明的逐步决策路径，并且在与最先进方法的比较中具有竞争性的正确性。
发现论文，激发创造
  • 使用深度强化学习从电子健康记录中提取诊断路径

    使用强化学习算法，通过电子病历来训练 Dueling DQN 算法和 Dueling Double DQN 算法，以优化临床诊断过程并对贫血及其亚型进行不同诊断。

    May, 2023

  • 基于循环神经网络的监督增强学习在动态治疗推荐中的应用

    本文提出一种基于监督强化学习和循环神经网络的动态治疗建议系统，用于处理医疗记录中的复杂关系和部分观测问题，实验结果表明该系统能够有效减少患者死亡率和提高医疗建议的准确性。

    Jul, 2018

  • 通过强化学习和分类自适应对准实现高效的症状询问和诊断

    通过采用强化学习和分类技术，设立自适应机制，使用分布熵对齐，创建新的患者模拟数据集，有效提高医疗诊断准确率。

    Dec, 2021

  • 基于分层强化学习的自动疾病诊断任务导向对话系统

    本文提出在任务对话环境中利用强化学习方法进行自动疾病诊断，设计并实现了一个层次化框架，在无法避免的繁琐的疾病症状检查中展现了更高的精确度。

    Apr, 2020

  • 深度强化学习用于成本效益医学诊断

    本文介绍了一种利用增强学习和奖励设计方法优化实验测试序列，以最大化 F1 得分和降低成本的动态诊断策略。作者使用基于半模型深度诊断策略优化 (SM-DDPO) 的方法处理多种临床任务的数据，实现了高准确性和高成本效益

    Feb, 2023

  • 医学影像中的深度强化学习：文献综述

    这篇论文综述了深度强化学习在医学成像中的应用，分别从深度强化学习的基础知识、医学成像领域的应用及未来展望等方面进行了解析。

    Mar, 2021

  • 使用电子医疗记录的患者诊断预测深度学习管道

    机器学习在疾病诊断和决策方面的应用正变得越来越流行。本文开发了一种 Python 包，将公共卫生数据集转换为易于访问的通用格式，以便于构建有用的疾病诊断预测系统，并提出了两种新的模型架构进行疾病诊断多类别预测，一种使用结构化数字数据，另一种结合自然语言处理方法和可解释的可视化。这些模型都能够高准确度地预测多种诊断。

    Jun, 2020

  • 电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述

    本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。

    Jun, 2023

  • 基于核的分布式 Q-Learning：一种针对动态治疗方案的可扩展强化学习方法

    本篇论文提出了一种新的分布式 Q-learning 算法，用于生成动态治疗规则 (DTRs)。该算法可有效地处理大量的电子病历数据，并在临床癌症治疗方面表现出比传统算法更好的预测精度和计算成本。

    Feb, 2023

  • 医疗保健中的强化学习：一项调查

    本文综述了加强学习在医疗领域的广泛应用，包括慢性病和危重护理中的动态治疗方案、基于结构化和非结构化临床数据的自动医学诊断以及许多其他控制或调度领域。其中讨论了当前研究中面临的挑战和开放问题，并指出了一些潜在的解决方案和未来研究方向。

    Aug, 2019