强化学习（RL）通过使系统能够通过试错、并根据结果反馈来学习最优决策策略，从而应用于医疗保健领域。与依赖静态数据集的监督学习不同，RL 算法与环境（例如患者数据或治疗方案）动态交互，以最大化奖励信号，例如改善患者健康。这种方法在需要根据不断变化的条件调整序贯决策的场景中特别有用，例如治疗计划或资源分配。
一个关键应用是优化治疗策略。例如，RL 可以帮助设计糖尿病或癌症等慢性病的动态治疗方案。RL 代理可能会根据患者不断演变的反应来学习调整化疗剂量，以平衡肿瘤缩小和副作用最小化。类似地，在败血症管理中，RL 模型已通过历史患者数据进行模拟，测试用于推荐 ICU 中的抗生素使用时间和液体给药。这些系统从过去的决策中学习，以建议能提高生存率或缩短住院时间的行动。
另一个领域是个性化医疗。RL 可以通过整合各种数据源（如基因组谱、可穿戴设备指标或电子健康记录）来为个体患者量身定制干预措施。例如，RL 模型可以通过实时分析血糖水平、饮食和活动模式来优化糖尿病患者的胰岛素剂量。在精神健康领域，基于 RL 的应用程序可能会根据用户的参与度和症状变化来调整认知行为疗法练习。这些系统会随着时间推移调整建议，随着更多患者特定数据的可用性提高精度。
最后，RL 有助于提高医疗保健系统的运营效率。例如，它可以优化医院床位分配或人员排班以减少等待时间。在 COVID-19 大流行期间，研究人员探索了 RL 在管理呼吸机分配方面的应用，通过预测患者恶化情况并优先分配资源。挑战包括确保安全性——因为现实世界的错误可能带来严重后果——以及通过模拟或迁移学习解决数据稀缺问题。对于开发者来说，在医疗保健领域实施 RL 通常涉及混合方法，将离线历史数据与在线适应相结合，同时严格遵守隐私和法规要求。