注册
|
登录
|
举报
首 页
公告沙龙
公告中心
活动沙龙
课程学习
项目交流
项目招募
问答中心
信息展示
项目展示
往年项目展示
校内导师
校外导师
使用指南
文件下载
常见问题
×
举报该页有违规/非法信息
网址:
附加说明:
最新版
最新
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。
项目分数
项目信息
项目动态
项目相关人员
项目荣誉
留言
重要程度：
全部信息
细节信息
正常信息
重要信息
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
暂无留言
留言
提交
该项目暂无荣誉
