基于强化学习的方案确定方法和装置

本发明涉及一种基于强化学习的方案确定方法和装置，旨在解决现有医疗方案提供系统中依赖预定义规则和静态数据模型，无法实时适应患者动态变化的问题。该方法通过获取患者的历史医疗数据和实时反馈数据，输入预设的深度强化学习模型，生成多个初步治疗方案，并对这些方案进行多目标优化处理，从而得到最优的综合治疗方案。多目标优化考虑了多个治疗目标的平衡，如最大化毒素清除率、最小化副作用及维持血液平衡。总之，通过引入深度强化学习技术，本发明能够动态调整治疗方案，提供个性化且实时适应的治疗建议，提高了临床决策的精确性和治疗的有效性。