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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
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.70-72
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- 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
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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