基于多智能体深度强化学习的 AI 驱动病人监测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用多智能体深度强化学习 (DRL) 的人工智能驱动的患者监控框架,我们提出了一个有效的患者监测系统,在处理复杂、动态的环境和波动的生命体征方面具有很大优势。我们的实验结果证明了该框架在监测患者生命体征方面的准确性优于传统模型,并通过超参数优化来提升学习过程,使其能够适应多样的患者情况和实时做出决策。
该文介绍了一种基于多智能体深度强化学习的患者监测框架,能够处理复杂、动态的环境和波动的生命体征,具有很大优势。实验结果表明,该框架在监测患者生命体征方面的准确性优于传统模型,并通过超参数优化来提升学习过程,使其能够适应多样的患者情况和实时做出决策。