在医疗保健领域,患者有兴趣了解自己的健康状况,以改善自己的福祉,而企业需要以最佳的患者护理标准来回应这些新的期望。

根据他们的数字消费产品的经验,患者希望在他们生活的所有领域都有一个个性化的方法。通过数字技术,我们可以实现医疗保健的个性化,创造个性化的、以人为中心的健康体验,使人们能够更好地控制自己的健康和幸福。

实现这一目标最有希望的技术之一是人工智能(AI),特别是强化学习(RL),它被用于某些消费行业,例如改善Facebook的应用内推荐或优化微软的广告。

通过采用强化学习,MedTech和制药公司可以长期优化医疗流程,随着数字医疗解决方案的不断发展,利用数据改善患者的结果。

白皮书为您提供了如何使用RL为您的业务提供价值的全面观点,并为那些对它如何工作的具体细节感兴趣的人提供了进一步的阅读

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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