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是2035年。多年来，“共享决策”的概念看上去与早些时候一样。许多临床决策，例如甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量调整，既不是风湿病学家，也不由患者做出的，而是由或多或少是自动化的计算机系统。这些由基于微技术和纳米技术的数字生物标志物，植入或皮肤集成的传感器以及药物输送系统组成，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。同时，已经表明，对于风湿性关节炎和其他风湿病疾病，与单独的风湿性系统相比，可以通过这些自学习系统（以前称为人工智能）更好地控制疾病活动和生活质量。即使在非药物治疗（例如物理疗法或饮食）的情况下，该患者现在也通过各种算法获得个性化的支持。在任何期望的情况下，这些选项都会根据其有效性进行系统评估，并建议使用最好的选择。如果风湿病学家退休，那么关于患者病的个体病程的多年经验不会丢失，但该模型继续改善。它结合了现有数据和新数据，使其能够在每天的一天中更准确地处理。对疾病的非个人治疗建议不再存在，并且每3-6个月不会每天审查一次靶标策略。当然，风湿病学家仍然存在。这种发展是如何发生的？国际象棋是一个很好的例子。，但它们的作用发生了变化，尤其是在治疗常见疾病和简单疾病课程的患者时。通常情况下，这种知识最初是在医学之外发展的。学习系统最初来自游戏行业，机器人技术和自动驾驶。在这些字段中的每个字段中，都有可用的模拟器，可用于生成大量数据以测试和改善机器生成的决策。要更好地理解这一点，让我们回到现在。在以下内容中，开发了10篇论文，以基于上述愿景：2021年12月，世界国际象棋冠军进行了。马格努斯·卡尔森（Magnus Carlsen）再次获胜，保留了他作为世界国际象棋冠军的地位。他的错误少于对手伊恩·尼波诺奇奇（Ian Nepomniachtchi），并反复引起惊喜，而意想不到的举动表明国际象棋计算机没有预测。在直播和无数YouTube视频中，著名的祖母对对手的每一项决定，并讨论了可能的
强化学习如何重新定义临床决策
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