현재 위치
Home
Oral Session I 인공지능 및 기계학습
패혈증을 위한 적응적 다중-헤드 셀프-어탠션 기반 동적 치료 추천 학습
Adaptive Multi-Head Self-Attention Based Dynamic Treatment Regimes Learning for Sepsis
-
- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
-
- 페이지
- pp.70-72
-
- 저자
-
- 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
키워드
동적 치료 추천 학습 오프라인 강화학습 전자건강기록 패혈증저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.