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Daniel Jason Tan
Daniel Jason Tan
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深度学习框架实现重症监护营养个性化
研究人员开发了DeepEN，一个旨在为重症监护患者个性化肠内营养的深度强化学习框架。DeepEN在超过11,000名ICU患者的数据上进行训练，生成定制的每4小时热量、蛋白质和液体摄入目标。与标准临床实践相比，该框架显著降低了估计死亡率并改善了代谢稳定性。
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AI从临床笔记中学习脓毒症治疗偏好
研究人员开发了一个名为临床叙事信息偏好奖励（CN-PR）的新框架，用于学习医疗保健中强化学习的奖励函数。该方法从临床叙事（如出院小结）中提取轨迹级别的偏好来监督学习过程。CN-PR框架在动态脓毒症治疗中进行了评估，结果表明采用该方法学习到的策略可改善恢复结果，并与现有方法的死亡率相当。