ترجمه فارسی مقاله ارتقاء مراقبت از بیماری چند عضوی: چارچوب یادگیری تقویتی چند عاملی سلسله مراتبی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Advancing Multi-Organ Disease Care: A Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning Framework
عنوان مقاله به فارسی ارتقاء مراقبت از بیماری چند عضوی: چارچوب یادگیری تقویتی چند عاملی سلسله مراتبی
نویسندگان Daniel J. Tan, Qianyi Xu, Kay Choong See, Dilruk Perera, Mengling Feng
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Artificial Intelligence,Machine Learning,هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 6 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 6 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Multi-organ diseases present significant challenges due to their simultaneous impact on multiple organ systems, necessitating complex and adaptive treatment strategies. Despite recent advancements in AI-powered healthcare decision support systems, existing solutions are limited to individual organ systems. They often ignore the intricate dependencies between organ system and thereby fails to provide holistic treatment recommendations that are useful in practice. We propose a novel hierarchical multi-agent reinforcement learning (HMARL) framework to address these challenges. This framework uses dedicated agents for each organ system, and model dynamic through explicit inter-agent communication channels, enabling coordinated treatment strategies across organs. Furthermore, we introduce a dual-layer state representation technique to contextualize patient conditions at various hierarchical levels, enhancing the treatment accuracy and relevance. Through extensive qualitative and quantitative evaluations in managing sepsis (a complex multi-organ disease), our approach demonstrates its ability to learn effective treatment policies that significantly improve patient survival rates. This framework marks a substantial advancement in clinical decision support systems, pioneering a comprehensive approach for multi-organ treatment recommendations.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بیماریهای چند ارگان به دلیل تأثیر همزمان آنها بر روی سیستم های ارگان های مختلف ، که نیاز به استراتژی های درمانی پیچیده و تطبیقی ​​دارند ، چالش های قابل توجهی را نشان می دهند.علیرغم پیشرفت های اخیر در سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری در مورد مراقبت های بهداشتی AI ، راه حل های موجود محدود به سیستم های ارگان های فردی است.آنها غالباً وابستگی های پیچیده بین سیستم اندام را نادیده می گیرند و از این طریق نمی توانند توصیه های درمانی جامع را ارائه دهند که در عمل مفید هستند.ما یک چارچوب یادگیری تقویت کننده چند عامل (HMARL) رمان جدید را برای رفع این چالش ها پیشنهاد می کنیم.این چارچوب از عوامل اختصاصی برای هر سیستم ارگان استفاده می کند و از طریق کانال های ارتباطی بین عامل صریح و پویا مدل می کند و استراتژی های درمانی هماهنگ را در سراسر اندام ها امکان پذیر می کند.علاوه بر این ، ما یک تکنیک نمایندگی حالت دو لایه را برای متناسب سازی شرایط بیمار در سطوح مختلف سلسله مراتبی معرفی می کنیم و باعث افزایش دقت و ارتباط درمانی می شویم.از طریق ارزیابی های کیفی و کمی گسترده در مدیریت سپسیس (یک بیماری پیچیده چند ارگان) ، رویکرد ما توانایی آن در یادگیری سیاست های درمانی مؤثر را نشان می دهد که به طور قابل توجهی میزان بقای بیمار را بهبود می بخشد.این چارچوب پیشرفت قابل توجهی در سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی نشان می دهد ، و پیشگام یک رویکرد جامع برای توصیه های درمانی چند ارگان است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.