dynamic treatment regimes | BriefGPT

关键词dynamic treatment regimes

搜索结果 - 7

ICML动态治疗方案中的强化学习需要全面重新审视
通过对超过 17,000 个评估实验的案例研究，我们批判性地检视了当前离线强化学习在动态治疗方案中的应用现状，并提出了评估指标的不一致性、缺乏基线比较、以及现有研究中选择的强化学习表示形式的多样性等关注点。令人惊讶的是，在一些情况下，随机基
PDFa month ago
DTR-Bench：基于强化学习的动态治疗方案的用于环境和基准平台
强化学习在个性化医学中优化动态治疗方案方面有巨大潜力，但在模拟不同医疗场景和对 RL 算法的综合分析方面存在挑战，因此提出了 DTR-Bench，基于 4 个不同的仿真环境，针对常见 DTR 应用进行基准测试。实验结果表明，部分 RL 算法
PDFa month ago
动态局部平均治疗效应
动态治疗方案中的非合规问题的非参数识别、估计和推断
PDF2 months ago
阶段感知学习动态治疗
针对动态治疗方案中样本不足的问题，我们提出了一种新的个体化学习方法，以优化决策阶段中观测到的治疗轨迹与最佳治疗方案之间的一致性，并引入阶段重要性评分和注意机制来明确考虑决策阶段的异质性。在理论和实证研究中，我们证明了该方法的性质并对其性能进
PDF8 months ago
将患者偏好纳入 Q-Learning 的灵活框架
在实际医疗问题中，经常存在着多个竞争性的关注点，如治疗效果和副作用严重程度。本研究提出了一种新的方法，称为隐性效用 Q 学习（LUQ-Learning），来解决现有方法在评估复合结果时存在的限制，包括对单一时间点和两个结果的约束、无法纳入患
PDFa year ago
基于核的分布式 Q-Learning：一种针对动态治疗方案的可扩展强化学习方法
本篇论文提出了一种新的分布式 Q-learning 算法，用于生成动态治疗规则 (DTRs)。该算法可有效地处理大量的电子病历数据，并在临床癌症治疗方面表现出比传统算法更好的预测精度和计算成本。
PDFa year ago
医疗保健中的强化学习：一项调查
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。
PDF5 years ago