패혈증 치료에 대한 다른 혁신적인 접근법으로는 강화 학습을 활용한 다양한 모델이 있습니다. 예를 들어, 강화 학습을 기반으로 한 모델 중 하나인 DQN (Deep Q-Network)은 패혈증 치료에 적용될 수 있습니다. DQN은 Q-러닝을 딥러닝과 결합하여 강화 학습을 수행하는 모델로, 환자 상태와 치료 결정 사이의 상호작용을 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 또한, 패혈증 치료에 적합한 상태 표현을 학습하기 위해 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하는 방법도 있습니다. 이를 통해 환자 상태를 효율적으로 표현하고 강화 학습 모델에 적용할 수 있습니다.