【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及辅助生殖，具体为一种辅助生殖信息分析方法及系统。
技术介绍
1、在现代医学领域，辅助生殖技术（art）已成为解决不孕不育问题的重要手段，为众多渴望拥有后代的夫妇带来了希望。随着科技的进步，art技术本身已取得了显著的成就，然而，在其应用过程中，特别是在决策制定环节，仍面临着一系列挑战，这些挑战限制了技术潜力的充分发挥。
2、当前，辅助生殖技术的决策过程主要依赖于医生的个人经验和临床指南。这种决策模式虽然在一定程度上能够指导治疗，但其局限性不容忽视。具体而言，医生的经验和知识水平因个体而异，这直接导致了治疗方案的多样性和不确定性。例如，对于同一对不孕不育夫妇，不同医生可能会根据各自的经验提出截然不同的治疗方案，这不仅影响了治疗的连贯性和一致性，也可能降低了治疗成功率。
3、而且，医生在决策过程中常常面临时间压力、信息不完全以及病情复杂等多重挑战。在有限的时间内，医生需要综合考虑患者的病史、体检结果、遗传信息等多种因素，以制定出最适合患者的治疗方案。然而，由于信息的复杂性和多维性，医生往往难以全面、准确地把握所有相关信息，这在一定程度上限制了决策的科学性和精准性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种辅助生殖信息分析方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种辅助生殖信息分析方法，所述方法包括：
3、s1：构建辅助生殖决策模型，将辅助生殖决策过程建模为马尔可夫决
4、状态空间：包括患者的遗传数据与临床数据的向量表示；
5、动作空间：包括调整药物剂量、选择不同治疗方案和决定胚胎移植时机的决策；
6、奖励：根据妊娠率和活产率指标设计的奖励函数，用于评估动作结果；
7、策略：在给定状态下选择动作的规则，通过学习优化以最大化累计奖励；
8、s2：设计奖励函数，依据辅助生殖目标，设计包含成功怀孕分娩、胚胎质量提高、激素水平稳定和治疗失败惩罚的奖励机制；
9、s3：训练辅助生殖决策模型，选用深度q网络算法，在实际数据上进行迭代训练，采用ε-贪婪策略平衡模型行为，并对学习率和折扣因子超参数进行调优；
10、s4：评估辅助生殖决策模型，通过a/b测试方法，对比模型推荐方案与医生常规方案在妊娠率和活产率指标上的表现，设计特定测试用例评估模型性能，并基于评估结果进行持续改进；
11、s5：基于训练好的辅助生殖决策模型，分析患者的个人数据，为医生提供个性化的治疗方案建议。
12、优选的，奖励函数的具体定义为：
13、成功怀孕分娩奖励：若患者成功怀孕并分娩，则给予一个较大的正奖励，记为；
14、胚胎质量提高奖励：若胚胎质量在治疗后有所提高，则根据提高的程度给予一个正奖励，记为，该奖励与胚胎质量提高的幅度成正比；
15、激素水平稳定奖励：若患者激素水平在治疗过程中保持稳定，则给予一个小的正奖励，记为；
16、治疗失败惩罚：若治疗失败，包括未怀孕或胚胎移植失败，则给予一个负奖励，记为；
17、奖励函数r可以表示为：。
18、优选的，模型训练的实现步骤为：
19、步骤1：在深度q网络算法中，初始化q值函数q(s,a)，用于估计在状态s下采取动作a的预期回报；
20、步骤2：在每个训练迭代中，对于给定的患者状态s，使用q网络计算所有可能动作a的q值，表示为：；
21、步骤3：根据q值选择动作，采用ε-贪婪策略，以概率ε随机选择一个动作，以概率1-ε选择q值最大的动作;
22、步骤4：执行选择的动作a，观察得到的新状态奖励，并使用q值计算公式更新q网络；
23、步骤5：重复上述步骤，直到达到预定的训练轮数。
24、优选的，在模型训练过程中，对于每一轮迭代，采用均方误差mse作为当前轮迭代的性能评估指标，用于监控模型的训练进度和性能变化，具体方式为：
25、获取模型对当前训练样本的关于妊娠率和活产率的预测结果，并获取对应的真实结果；
26、计算预测结果与真实结果之间的差值；对所有样本的差值求平方和，并除以样本数量，得到均方误差，计算公式为：
27、
28、其中，n为数据点的数量，为模型预测值，为真实值；根据mse值评估模型的预测精度，mse值越小，表示模型的预测精度越高。
29、优选的，收集遗传数据与临床数据作为辅助生殖决策模型的训练数据；所述遗传数据包括基因组序列和基因表达谱，用于分析遗传因素对辅助生殖的影响；所述临床数据包括患者的年龄、体重指数、病史记录、超声检查结果和激素水平检测，用于反映患者的生理状态。
30、优选的，在辅助生殖决策模型训练前，对收集的数据进行预处理，包括：
31、对收集到的数据进行清洗，剔除不完整、错误或异常值的数据记录；
32、对连续型数据进行标准化处理，消除量纲差异，使用z-score方法对数据进行标准化处理，将每个数值数据减去其均值并除以其标准差，使得处理后的数据符合标准正态分布，标准化处理的公式为：，其中，为原始数据，为原始数据的均值，为原始数据的标准差，为标准化后的数据；
33、对分类型数据进行独热编码转换。
34、优选的，评估辅助生殖决策模型性能的方法为：
35、收集预设数量的患者数据作为测试集，测试集与训练集数据相互独立；
36、设计a/b测试方案，其中a组使用医生常规方案进行治疗，b组使用模型推荐方案进行治疗，a组和b组的患者在关键特征上保持相似分布；
37、在模拟环境中执行测试，记录两组患者的治疗过程和结果；
38、设计评估指标，包括妊娠率、活产率和治疗周期数，用于量化模型推荐方案与医生常规方案的表现差异；采用卡方检验方法计算并比较a组和b组在各项评估指标上的统计差异。
39、优选的，一种辅助生殖信息分析系统，所述系统包括：
40、数据收集模块，用于收集患者的遗传数据、临床数据以及治疗过程中的诊断记录；
41、数据预处理模块，对收集到的数据进行清洗、编码和标准化处理；
42、模型定义模块，根据马尔可夫决策过程的定义，构建辅助生殖决策模型，包括状态空间、动作空间、奖励函数和策略要素；
43、模型训练模块，选用深度q网络算法，在实际数据上进行迭代训练，采用ε-贪婪策略平衡模型行为，并对学习率和折扣因子超参数进行调优；
44、a/b测试模块，通过设计a/b测试方案，对比模型推荐方案与医生常规方案在妊娠率和活产率指标上的表现，以评估模型的性能；
45、用户界面模块，设计供用户交互的界面，便于医生输入患者数据、查看分析结果和获取个性化建议。
46、与现有技术相比，本专利技术的有益本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，奖励函数的具体定义为：
3.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，模型训练的实现步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于：在模型训练过程中，对于每一轮迭代，采用均方误差MSE作为当前轮迭代的性能评估指标，用于监控模型的训练进度和性能变化，具体方式为：
5.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于：收集遗传数据与临床数据作为辅助生殖决策模型的训练数据；所述遗传数据包括基因组序列和基因表达谱，用于分析遗传因素对辅助生殖的影响；所述临床数据包括患者的年龄、体重指数、病史记录、超声检查结果和激素水平检测，用于反映患者的生理状态。
6.根据权利要求4所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，在辅助生殖决策模型训练前，对收集的数据进行预处理，包括：
7.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，评估辅助生殖决策模型性能的
8.一种辅助生殖信息分析系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，奖励函数的具体定义为：
3.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于，模型训练的实现步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于：在模型训练过程中，对于每一轮迭代，采用均方误差mse作为当前轮迭代的性能评估指标，用于监控模型的训练进度和性能变化，具体方式为：
5.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法，其特征在于：收集...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑丽娥，林志刚，
申请(专利权)人：福建医科大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：
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