离线强化学习生成化疗序贯策略的硕士研究
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离线强化学习生成化疗序贯策略的硕士研究
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AI 综述
Jayakody Kankanamalage Chamani Shiranthika 提交的硕士论文预印本提出，用离线强化学习从真实人类结肠癌临床数据中生成化疗序贯治疗策略。方法结合保守 Q-learning 与基于模型的离线策略优化算法，并通过传统 Q-learning 搭建化疗仿真。论文称实验评估显示该 Chemo RL 模型能较好地处理化疗给药排程问题，可辅助初级肿瘤科医生做治疗决策。该论文获 2021 年 IEEE 台北分会最佳硕士论文奖。
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最新进展11月11日 13:00
基于强化学习的癌症化疗治疗方案控制研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AI基于强化学习的癌症化疗治疗方案控制研究
一项硕士论文研究用离线强化学习从真实人类结肠癌临床数据中生成化疗序贯治疗的最优策略，方法结合保守 Q-learning 与基于模型的离线策略优化算法。研究还通过传统 Q-learning 搭建了化疗仿真，实验评估显示该 Chemo RL 模型能较好地处理化疗给药排程问题，可辅助初级肿瘤科医生做治疗决策。该论文获 2021 年 IEEE 台北分会最佳硕士论文奖。
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