Earticle

다운로드

패혈증을 위한 적응적 다중-헤드 셀프-어탠션 기반 동적 치료 추천 학습
Adaptive Multi-Head Self-Attention Based Dynamic Treatment Regimes Learning for Sepsis

  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04) 바로가기
  • 페이지
    pp.70-72
  • 저자
    전은진, 석흥일
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468727

원문정보

초록

한국어
본 논문에서는 패혈증의 이질성과 환자의 내재된 건강 상태 변화에 따라 각 시간에서 최적의 치료법을 추천하는 새로운 오프라인 강화학습 프레임워크를 제안한다. MIMIC III 데이터셋에서 패혈증 환자들의 전자건강기록 데이터를 기반으로 한 실험으로 최신 방법과 비교하여 제안된 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방법
4. 실험
4.1. 데이터셋
4.2 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

  • 전은진 [ 고려대학교 뇌공학과 ]
  • 석흥일 [ 고려대학교 뇌공학과, 인공지능학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      2021~2025
    • 십진분류
      KDC 566 DDC 004