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基于离线强化学习的重症监护室患者测量调度
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的自我监督预训练方法，解决重症监护中的数据不足问题，并在数据有限的情况下，在院内死亡预测和表型预测等任务中优于基线模型，提升数据分析能力。
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关键要点
- 重症监护室内有丰富的患者数据可供利用，但分析面临挑战。
- 本研究提出了一种新颖的自我监督预训练方法。
- 该方法解决了深度学习模型在重症监护中的标注数据不足问题。
- 在数据有限的情况下，该方法在院内死亡预测和表型预测任务中优于基线模型。
- 研究突显了提升重症监护室数据分析能力的重要性。
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