基于深度学习模型与强化学习算法的患者风险动态评估方法

本发明公开了一种基于深度学习模型与强化学习算法的患者风险动态评估方法，包括：获取待评估患者的基本信息、生理参数、实验室检测数据和病历信息；对获取的数据进行预处理，得到预处理后的第一数据；将第一数据输入到训练好的风险评估模型中进行实时风险评估，得到第一评估结果；获取待评估患者再入院的检测数据和治疗过程中的生理参数，并对数据进行处理，得到处理后的第二数据；将第二数据输入训练好的风险评估模型中重新评估风险，得到第二评估结果；根据患者的基本信息、第一评估结果和第二评估结果生成风险评估报告。能对患者风险精准、实时的动态评估，提升医疗风险评估的质量和效率，为医生提供准确的建议，为患者提供更有效的医疗保障。