强化学习 (RL) 应用于医疗保健领域，通过训练算法从与临床环境的交互中学习，从而优化决策过程。与依赖于静态数据集的监督学习不同，RL 智能体根据反馈（奖励或惩罚）迭代调整其策略，以实现长期目标。这种方法在顺序决策影响患者结果、资源分配或治疗方案的情况下特别有用。以下是 RL 产生实际影响的三个关键领域。
一个主要应用是个性化治疗优化。例如，RL 模型可以推荐药物（如胰岛素或化疗）的动态剂量策略，根据患者不断变化的健康数据实时调整。在心理健康方面，RL 已被用于设计自适应数字干预——例如基于聊天机器人的治疗——其中系统学习根据用户参与度和症状严重程度来定制内容。这些模型通常依赖于模拟环境或历史电子健康记录 (EHR) 来训练策略，同时解决稀疏数据或安全限制（例如，避免有害剂量）等挑战。
另一个领域是医院的资源管理。RL 通过平衡效率与患者需求，帮助优化人员、手术室或 ICU 病床的调度。在 COVID-19 大流行期间，研究人员探索了使用 RL 在需求变化的情况下分配呼吸机或优先进行测试。此外，RL 通过最大限度地缩短等待时间，同时考虑紧急情况等不可预测的因素，从而帮助进行预约安排。这些系统通常使用马尔可夫决策过程 (MDP) 来对状态转换和与运营目标相关的奖励函数进行建模，例如减少患者等待时间或最大限度地提高病床利用率。
最后，RL 增强了医学影像和诊断。例如，RL 智能体可以通过将计算资源集中在 X 射线或 MRI 中感兴趣的区域来指导图像分析，从而提高检测肿瘤等异常情况的速度和准确性。在机器人手术中，RL 训练机器人根据实时反馈调整动作，从而提高手术过程中的精度。这里的挑战包括确保安全性（通过受约束的 RL 框架）以及集成实时数据流。通过解决这些问题，RL 使系统能够适应复杂、动态的临床场景，同时保持可靠性——这是医疗保健环境中至关重要的要求。