在健康护理领域，强化学习通常涉及狭窄的自包含任务，如败血症预测或麻醉控制。然而，先前的研究已经证明了通用模型（最典型的例子是大型语言模型）由于其隐式迁移学习能力而能够胜过特定任务的方法。为了训练健康护理领域的基础模型并利用最先进的 Transformer 架构的能力，我们提出了 “健康护理作为序列建模” 的范式，其中患者与医疗服务提供者之间的交互被表示为一个事件流，而诊断和治疗选择等任务则被建模为预测流中未来事件的任务。为了实验探索这个范式，我们开发了一种名为 MIMIC-SEQ 的序列建模基准，通过将来自 MIMIC-IV 数据集的异构临床记录转化为统一的事件流格式进行训练，并研究其能力。

Feb, 2024

探讨评估强化学习算法在医疗保健中的安全性的实质，提供了在评估新型患者治疗方式时，如何设计和评估算法的方法，并描述了如何缓解评估过程中存在的潜在问题。

May, 2018

本研究使用自编码器和强化学习方法，通过学习数据驱动的策略，确定重症感染病人的个性化最佳血糖控制方法，建立血糖水平与预计 90 天死亡率的关系，从而减少患者的预测死亡率。

Dec, 2017

本文介绍一个使用基于持续状态空间模型的强化学习来发现高质量感染症状患者治疗策略的方法，并通过与临床医生的实践结合从而形成更好的治疗方案，最终提高感染症状患者的医疗诊疗效果。

Nov, 2018

提出一种基于历史数据的新型医疗决策模型，使用深度强化学习解决了传统去强化学习中与环境交互的问题，能够进行连续状态 - 行动决策空间中的决策，建议的治疗方案比临床医生建议的更具价值和可靠性，能够提供个性化和可解释的抗感染治疗决策，进而提高患者的护理水平。

Jun, 2022

本文综述了加强学习在医疗领域的广泛应用，包括慢性病和危重护理中的动态治疗方案、基于结构化和非结构化临床数据的自动医学诊断以及许多其他控制或调度领域。其中讨论了当前研究中面临的挑战和开放问题，并指出了一些潜在的解决方案和未来研究方向。

Aug, 2019

本文提出一种基于监督强化学习和循环神经网络的动态治疗建议系统，用于处理医疗记录中的复杂关系和部分观测问题，实验结果表明该系统能够有效减少患者死亡率和提高医疗建议的准确性。

Jul, 2018

该研究提出了一种使用连续状态空间模型和深度强化学习推断感染性休克患者治疗方针的方法，模型可以学习临床可解释的治疗方针，为深度减轻和改善患者生存率提供辅助。

Nov, 2017

在重症监护室（ICU）中，多元时间序列的丰富性为机器学习提供了改进患者表型刻画的机会。与以往主要关注电子健康记录（EHR）的研究不同，本文提出了一种使用常规收集的生理时间序列数据进行表型刻画的机器学习方法。我们的新算法将长短期记忆（LSTM）网络与协同过滤的概念相结合，识别出患者之间共同的生理状态。在实际世界的 ICU 临床数据中测试，我们的方法在脑损伤患者颅内高压（IH）检测方面取得了 0.889 的曲线下面积（AUC）和 0.725 的平均精度（AP）。此外，我们的算法在学习生理信号的结构化潜在表示方面优于自编码器。这些发现突显了我们方法在利用常规多元时间序列改善临床护理实践的患者表型刻画方面的巨大潜力。

Feb, 2024

ICU 病人实验室测试的调度是一个重大挑战，先前研究基于病人信息使用离线强化学习方法为实验室测试定制最优策略，本研究在新发布的 MIMIC-IV 数据集上使用最新的离线强化学习方法评估和改进 ICU 病人实验室测试的调度策略。

Feb, 2024