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本发明公开了一种基于稳定性控制的医保统筹智能体的建模方法与系统,周期性的对获取的包括DIP/DRG分组点数和医院等级系数的患者真实数据进行汇总;结合医院和患者价值函数建立多周期时序性医保智能体强化学习模型并进行周期训练:在单个结算周期内将每次交互样本进行判断,分配到稳定经验池和波动经验池;在双经验池中进行随机采样,并更新损失函数直至奖励值收敛,将每周期输出结果作为下周期的初始状态;通过训练好的模型,得到下周期的DIP/DRG分组点数和医院等级系数。本发明结合了医保周期结算的特点,在智能体的训练上
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116994693 A (43)申请公布日 2023.11.03 (21)申请号 202311259740.2 (22)申请日 2023.09.27 (71)申请人 之江实验室
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