韋爾康奈爾醫(yī)學(xué)院和洛克菲勒大學(xué)研究人員的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種人工智能方法，有可能指導(dǎo)醫(yī)生設(shè)計(jì)順序治療策略，以獲得更好的患者治療效果，但在應(yīng)用于臨床之前需要進(jìn)行重大改進(jìn)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 是一類能夠隨時(shí)間做出一系列決策的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。RL 促成了近期人工智能的進(jìn)步，包括國際象棋和圍棋的超人表現(xiàn)，它可以利用不斷變化的患者狀況、測試結(jié)果和之前的治療反應(yīng)來建議個(gè)性化患者護(hù)理的下一步最佳措施。這種方法對(duì)于管理慢性病或精神疾病的決策尤其有前景。
該研究發(fā)表在《神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議論文集》(NeurIPS)上，并于 12 月 13 日發(fā)表，提出了“護(hù)理事件”(EpiCare)，這是第一個(gè)醫(yī)療保健領(lǐng)域的 RL 基準(zhǔn)。
“基準(zhǔn)測試推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的改進(jìn)，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別和自動(dòng)駕駛汽車。我們希望它們現(xiàn)在能夠推動(dòng)醫(yī)療保健領(lǐng)域的 RL 進(jìn)步，”領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的精神病學(xué)神經(jīng)科學(xué)助理教授 Logan Grosenick 博士說。
RL 代理根據(jù)收到的反饋改進(jìn)其行動(dòng)，逐漸學(xué)習(xí)一種可增強(qiáng)其決策能力的策略。“然而，我們的研究結(jié)果表明，盡管目前的方法很有前景，但它們極其耗費(fèi)數(shù)據(jù)，”Grosenick 博士補(bǔ)充道。
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