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基于强化学习的麻醉决策
人工智能学院
Anesthesia Decision Based on Reinforcement Learning
终检评审通过
创新训练
413信息与系统科学相关工程与技术
医疗健康
校级
近年来，手术数量的不断增长对麻醉医生缓慢增长的地位提出了巨大挑战。这一严峻的挑战不仅给麻醉医生带来了巨大的压力，也增加了医疗事故和职业倦怠的风险。本项目设计初衷为提出基于真实世界样本的强化学习，来获取更精确、更灵敏且总剂量更少的麻醉决策。
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项目负责人
陈雪茹
2022级 人工智能学院 信息工程
项目成员
王彩睆
2022级 人工智能学院 人工智能
庄争鸣
2022级 人工智能学院 信息工程
于航
2023级 国际学院 智能科学与技术
张凯
2023级 未来学院 计算机元班
指导老师
高志峰
清华大学附属北京清华长庚医院 主任医师/副教授
医疗健康
机器人
智能制造
肖立
人工智能学院 教授
数字教育
医疗健康
公共服务
评审老师
马金明
人工智能学院 讲师
通信网络
机器人
智能制造
丘广晖
人工智能学院 工程师
数字教育
杨钢
人工智能学院 高级工程师
通信网络
机器人
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