公开(公告)号：CN119207814A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411403336.2

申请日：2024-10-09

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 滕飞 ,  肖致明 ,  王世强 ,  周俊 ,  孙云旭 ,  由智超 ,  督静雯

IPC: G16H50/50 ,  G16H70/40 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/126 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于反事实解释的决策优化方法，属于用药决策优化技术领域。该方法包括：获取原始数据，并对原始数据进行处理得到标准数据集；利用标准数据集训练集成学习模型，得到已训练的预测模型；自定义遗传算法，设计原型指导策略和动态约束策略，得到反事实解释模型；将预测模型和原始实例作为反事实解释模型的输入，得到对应的反事实实例，并对比原始实例和反事实实例的差异，得到用药决策优化建议。本发明解决了用药决策优化中的临床数据模式复杂、患者个体差异显著、用药决策优化困难的问题。