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强化学习在麻醉学医疗决策中的应用前景

Application prospect of reinforcement learning in medical decision-making of anesthesiology

摘要目前医疗和公共卫生系统已经进入大数据时代，越来越多的大型数据集被用于生成算法，以指导患者医疗、护理的质量改进和公共卫生监测 [ 1, 2] 。我国每年实施5 000万例手术，优化围术期麻醉管理对减少术后并发症及提高生存率有重要意义。尽管利用深度学习等监督学习算法可以对围术期严重不良事件进行预警 [ 3, 4, 5, 6] ，但手术患者个体差异大，病情变化快且复杂，若诊断不明确以及治疗效果不确切，难以指导外科/麻醉医生持续准确做出优化的个体化麻醉医疗决策，亟需新的算法研究。目前外科学专家们开始高度关注强化学习(RL)在围术期医疗决策中的应用 [ 1, 7] 。RL的特性使其在围术期大量动态、高维、复杂、罕见分布的时序数据分析上具备显著优势，可形成更高级别的循证医学证据指导围术期医疗决策，具备显著的应用前景 [ 1, 2, 7, 8, 9] 。

作者易斌 ^[1] 张矩 ^[2] 李洪 ^[3] 熊利泽 ^[4] 学术成果认领

作者单位陆军军医大学（第三军医大学）第一附属医院手术麻醉科，重庆　400038 ^[1] 中国科学院重庆绿色智能研究院，重庆　400700 ^[2] 陆军军医大学（第三军医大学）第二附属医院麻醉科，重庆　400037 ^[3] 同济大学附属上海市第四人民医院　同济大学医学院脑功能与人工智能转化研究所，上海　200434 ^[4]

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DOI 10.3760/cma.j.cn131073.20211222.00201

发布时间 2022-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）