基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法

本发明涉及一种基于离线强化学习的精准营养决策系统及方法，属于医疗信息化领域。该方法通过采集患者病历数据，并对其进行预处理，将患者营养状态指标、营养干预方案以及营养干预后的营养状态获益分别定义为状态空间、动作空间和奖励函数。随后，利用离线强化学习算法构建模型，使智能体学习在不同营养状况下选择最佳的营养干预策略。最后，在测试数据集中评价模型性能，并比较不同干预方案对患者营养状态的影响。本发明能够有效提升住院患者的营养干预效果，并促进医疗资源的合理分配，具有较高的应用价值。