在线强化学习算法在临床试验中有巨大潜力，但在高风险医疗环境中部署算法困难。本文提出了算法保真度作为关键要求，并提供了一个框架来确保算法保真度。案例展示了成功部署的在线强化学习算法用于个性化行为干预。

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。

通过健康的口腔自我护理行为（OSCB）预防口腔疾病是可能的，但实践上并不一致。研究人员开发了一个在线强化学习算法（RL），名为Oralytics，用于优化个性化干预提示以改善OSCB。该算法已在临床试验中部署。