arXiv cs.LG· Yuepeng Wang, Ken Kawano, Yoshihiko Fujisawa, Yongqi Zhou, Akifumi Wachi, Mehrshad Sadria, Lei Zhou, Richard Weiss, Katsuki Fujisawa, Ying Chen, Xin Liu, Kyoung-Sook Kim, Xiao Hu, Sebastien Gros, Xun Shen·· 7 小时前AI 评分22
MedGym：面向动态医疗治疗强化学习的统一基准
A Unified Benchmark for Dynamic Medical Treatment Reinforcement Learning
AI 导读
研究者提出 MedGym，一个面向动态治疗推荐的强化学习基准环境，用 Physics-Informed Neural Networks 从临床数据构建可配置基准，在连续时间框架下建模患者纵向演化。MedGym 支持在不规则治疗时机和患者特异性动态下直接对比离散时间与连续时间方法，并可从个性化与轨迹级安全等临床视角进行评估。
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