一种基于强化学习的痛风病情预测方法

本发明公开了一种基于强化学习的痛风病情预测方法，涉及医疗信息技术与人工智能应用领域，包括步骤一：多源异构数据的获取与状态空间构建：通过采集并整合患者的多源异构数据，构建表征患者当前痛风病情的综合状态空间；步骤二：基于强化学习模型的病情演变预测：将患者的病情发展过程建模为马尔可夫决策过程MDP，利用强化学习算法训练模型，以预测在特定干预或无干预下的未来病情状态；步骤三：输出与可视化预测结果：根据预测结果，生成未来特定时间窗内痛风急性发作的演变趋势，并进行可视化展示。本发明实现对特定或推荐干预下病情演变的动态预测与优化策略输出，并以反事实对照与不确定性量化提供可解释、可审计的可视化结果。