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个性化治疗建议在医疗保健中越来越重要，尤其是对于多种慢性病患者（称为多发性发病率患者）。对此类患者的有效治疗涉及选择针对个人患者特征，共存状况和偏好定制的最合适的治疗干预措施。个性化医学中的现有方法通常依赖于无法充分解决医疗保健数据的动态和复杂性质的静态模型或有限的数据集。强化学习（RL），特别是多武器匪（MAB）问题框架，通过平衡探索（尝试新的治疗方法）和开发（选择最著名的治疗方法），提供了有希望的解决方案。
汤普森在医疗保健中进行个性化治疗建议
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