ChiCTR2500109816
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2025-09-25
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基于离线强化学习的个性化多模式镇痛方案推荐模型构建与临床验证
基于离线强化学习的个性化多模式镇痛方案推荐模型构建与临床验证
（1）开发个性化多模式镇痛方案推荐算法 整合多模式镇痛药物的剂量组合与动态调整策略，通过渐进动作空间框架对复杂决策空间进行语义泛化，降低高维动作空间的学习难度。利用时序依赖模型捕捉术后疼痛演变、药物代谢动力学及副作用累积的时序动态特征，实现动态策略优化。 （2）优化临床数据学习效率 设计课程学习机制，通过优先级经验采样聚焦剧痛状态、严重副作用等高价值临床数据，缓解稀疏奖励问题。结合临床指南安全边界约束，通过离线策略评估剔除高风险推荐策略，确保模型输出的安全性与合理性。 （3）前瞻性临床验证与效果评价 验证算法对术后疼痛控制的效果及患者满意度提升。评估算法对术后副作用的抑制效果，并监测模型推荐策略与临床实际操作的偏离度。
随机平行对照
其它
采用随机化方法，采用SAS软件产生随机数字表，并装入密封不透明的信封内，对于符合纳入排除标准的病例，按顺序依次取用随机信封进行分组。
双盲
自选课题（自筹）
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2054;385
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2025-08-01
2027-07-31
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1.年龄大于18岁的患者； 2.需术后镇痛的患者；；
登录查看1.拒绝签署知情同意书；；
登录查看中山大学附属第三医院（中山大学肝脏病医院）
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再鼎医药2025-10-16
医麦创新药2025-10-16
礼来Lilly2025-10-16
普莱ProteLight2025-10-16
医学新视点2025-10-16
求实药社2025-10-16
药时空2025-10-16
安捷伦临床诊断2025-10-16
药筛2025-10-16
Being科学2025-10-16
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