一种基于强化学习的创伤救治顺序推荐方法、设备及介质

本发明属于医疗检测技术领域，公开了一种基于强化学习的创伤救治顺序推荐方法、设备及介质，所述方法包括：构建创伤决策知识库，将多模态创伤数据进行统一编码后映射到同一量纲空间，生成特征向量；构建强化学习模型，使用历史创伤数据训练强化学习模型，并通过复合奖励计算与对抗性训练对其决策策略进行优化；对创伤影像进行识别与处理，完成创伤严重度评估；根据评估结果，生成救治优先级推荐，并实时反馈创伤评估结果与救治优先级。本发明通过引入强化学习模型，自动评估患者的创伤类型和严重程度，并基于此生成个性化的救治优先级。这种基于数据驱动的自动化决策过程，避免了人工判断的主观性和延误，显著提高了创伤救治的效率。