В исследовании представлен инновационный подход к лечению сепсиса в условиях реанимации, объединяющий возможности обучения с подкреплением (Offline Reinforcement Learning) и потенциал больших языковых моделей (LLM). Авторы разработали специализированный фреймворк, который использует исторические данные пациентов для оптимизации протоколов терапии без необходимости прямого взаимодействия с живыми субъектами в процессе обучения. Интеграция LLM позволяет обогатить процесс принятия решений контекстуальной информацией из неструктурированных медицинских записей, что значительно повышает точность прогнозирования и выбора тактики лечения. Методология направлена на минимизацию рисков при подборе дозировок медикаментов и объемов инфузионной терапии. Ожидается, что внедрение данной системы позволит снизить уровень смертности при сепсисе за счет персонализированного и динамического управления состоянием критических пациентов. Результаты демонстрируют превосходство гибридной модели над стандартными клиническими протоколами и классическими алгоритмами машинного обучения.