本文介绍了一种基于深度强化学习的感染症状患者治疗策略，结合临床实践以提高医疗效果。研究表明，该方法能够提供个性化、可解释的治疗方案，降低患者死亡率，并成功将败血症患者的死亡率降至零。此外，提出了“健康护理作为序列建模”的新范式，利用事件流表示患者与医疗服务提供者的交互。

研究人员提出了一种新的健康护理范式，将患者与医疗服务提供者之间的交互表示为事件流，并通过预测未来事件的任务来建模诊断和治疗选择等任务。他们使用MIMIC-IV数据集开发了一个名为MIMIC-SEQ的序列建模基准，研究其能力。