本研究提出了一种新方法，通过临床知识指导的表示法学习可解释的治疗政策，以提高数字健康干预和远程患者监测在长期疾病管理中的效能。结果表明，该方法在治疗政策的效能和效率上优于传统方法，强调了机器学习研究者与临床医生合作的重要性。