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申请/专利权人：宋世渊

摘要：一种基于DRL机器学习的围术期临床思维训练系统。本发明适用于围术期临床思维训练领域，公开了一种基于DRL深度强化学习机器学习的围术期训练系统。所述系统包括：数据录入模块，用于录入病例的基本信息和各项医学指标；数据处理模块，用于对数据进行预处理和特征提取；模型训练模块，采用DRL机器学习算法来训练模型；训练操作模块用于模拟生成病例，供临床模拟操作。本发明的突出效果在于采用DRL机器学习算法，通过分析学习输入的大量病例围术期管理操作前后的各项生命体征指标参数的变化，找出不同围术期操作药物种类、剂量、注射方式等与手术类型、各项生命体征指标参数的内在关联关系以及相关影响系数，从而生成DRL模型文件。基于DRL模型文件模拟出大量病例，根据病例当前各项生命体征指标参数，DRL模型文件可以对可能进行的每一项围术期管理操作进行快速精确的分析，并给出明确结果反馈、操作意见和结果说明，供麻醉医师模拟训练。

主权项：1.一种基于DRL机器学习的围术期临床思维训练系统，其特征在于，系统模块包括：数据录入模块：用于将收集到的现有病例的基本信息包括手术类型、手术名称、麻醉时间、术前诱导用药药物种类剂量、术中维持用药药物种类剂量、术中出血量、输液量、输血量、围术期管理操作记录包括操作时间、用药药物类别、剂量、用药方式以及操作前后的多项医学指标包括血压、心率、血氧饱和度、中心静脉压、肺动脉压、血气分析、心排血量、心指数、体循环阻力、脑氧监测指标数据录入系统。数据清洗模块：用于对采集到的数据进行清洗、去噪和标准化处理，从而提高数据质量和可用性。模型构建模块：用于采用DRL的机器学习方法，分析大量病例病情，从而提取出不同类型围术期管理操作与病例基本信息以及血压、心率、血氧饱和度、中心静脉压、肺动脉压、血气分析、心排血量、心指数、体循环阻力、脑氧监测指标各项生命体征指标间的内在关联关系以及相关影响系数，并最终生成DRL模型文件。病例生成模块：根据训练生成DRL模型文件以及设定的手术类型、病情危重程度参数，生成指定数量特定手术类型、特定危重程度的病例，供麻醉医师进行围术期临床思维训练。临床操作模块：结合DRL模型文件，对模拟产生的每一个病例在模拟训练过程中可能进行的每一项具体围术期操作，快速精确地给出各项生命体征指标的明确反馈，并对训练人员进行结果分析和进一步操作指导。

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