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技术，印度安得拉邦翁戈尔 523001 摘要：该项目通过利用强化学习 (RL)（一种复杂的机器学习技术子集）引入了一种优化药物剂量控制策略的开创性方法。核心目标是根据患者的反应实时动态调整药物剂量，从而最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少潜在的不良反应。通过整合强化学习算法，包括 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和演员评论家方法，系统从患者数据中学习，根据个体患者特征、疾病进展和对治疗的反应进行精确的剂量调整。该框架有望通过提供量身定制的药物剂量、增强治疗效果和确保患者安全来彻底改变个性化医疗。该项目的范围不仅涵盖这种创新的基于 RL 的系统的开发和实施，还解决了模型可解释性、可扩展性和法规遵从性等重大挑战，确保其在医疗保健环境中的实际适用性。通过这项工作，我们旨在弥合传统药物处方方法与个性化、优化护理潜力之间的差距，为医疗保健系统的进步做出重大贡献。关键词：精准医疗、强化学习、药物剂量控制、个性化医疗保健、机器学习。
使用强化学习的药物剂量控制系统
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