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自适应行为人工智能：强化学习提升药房服务
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在线强化学习算法在临床试验中有潜力，但在高风险医疗环境中部署困难。本文提出了算法保真度作为关键要求，并提供了部署前规划和实时监控的框架。案例展示了成功部署的自主算法用于个性化行为干预。
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关键要点
- 在线强化学习算法在临床试验中提供个性化治疗的潜力。
- 在高风险医疗环境中部署在线自主算法面临质量控制和数据质量的挑战。
- 算法保真度被提出为部署在线强化学习算法的关键要求。
- 算法需保护参与者并保留数据以进行科学效用的试后分析。
- 提出了一个部署前规划和实时监控的框架，以确保算法保真度。
- 提供了Oralytics临床试验的案例，展示了成功部署自主算法的实际应用。
- 自2023年春季以来，成功部署的算法用于个性化行为干预以防止牙疾风险。
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