机构名称：
¥ 3.0
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
精密医学的强盗算法
主要关键词
相关文件推荐
