综述：利用基于树的强化学习方法来支持手部治疗的个性化决策制定

《Hand Clinics》：Using Tree-Based Reinforcement Learning Methods to Support Personalized Decision-Making in Hand Treatment

　　多目标树强化学习在个性化医疗决策中的应用及挑战。摘要：树强化学习（T-RL）通过分析患者特征和临床历史，构建可解释的个体化治疗规则，但其单目标优化局限促使多目标T-RL（MOT-RL）发展，以平衡不同临床优先级。研究以手外科硅橡胶假体置换术为例，验证MOT-RL在兼顾手术成功率、患者恢复速度、并发症率和长期预后等多目标决策中的有效性。同时指出临床应用需注意数据质量（如完整性和无偏性）、算法与医生经验结合，以及跨人群验证的重要性。

　　

姚松|卢旺

密歇根大学公共卫生学院生物统计学系，美国密歇根州安娜堡市华盛顿高地1415号，邮编48109

章节摘录

关键点

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  基于树的强化学习（T-RL）： 一种用于医疗保健中针对患者个体进行决策的方法，通过患者特征和临床病史来确定最佳干预策略。
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  多目标基于树的强化学习（MOT-RL）： T-RL的扩展版本，结合了多个相互竞争的临床优先事项，通过偏好加权实现平衡的决策框架。
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  在手部手术中的应用： 例如在类风湿性关节炎中的硅胶关节置换术

基于树的强化学习在个性化医疗中的应用

已经开发了多种强化学习（RL）方法来利用观察数据识别和评估最佳治疗规则（DTRs）。例如Q学习方法^{10, 11}以及贝叶斯非参数模型¹²。尽管这些数据驱动的方法具有出色的预测准确性和较低的模型误设风险，但它们可能涉及较高的计算成本且难以解释，这可能会阻碍其实际应用¹³。为了解决可解释性与预测性能之间的矛盾，...

多目标决策中的多目标基于树的强化学习

虽然T-RL方法构建了一个可解释的个性化治疗规则，但像大多数现有的DTR估计方法一样，它基于单一目标结果进行优化。然而，许多现实世界的临床决策问题涉及多个目标，优化结果可能会因优先考虑的具体结果而有所不同¹⁹。例如，Yoon及其同事研究的4个结果产生了不同的决策树，这可能是由于...

结论与讨论

总之，强化学习（RL），尤其是基于树的强化学习（T-RL）方法，对个性化外科决策具有变革性影响。这些方法能够分析复杂的观察数据，模拟顺序决策，并帮助医疗提供者更准确、更自信地选择治疗方案。例如，T-RL算法通过利用患者的既往治疗历史，在患者护理的每个阶段提供了一种确定最佳治疗方案的结构化方法...

临床注意事项

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  基于RL的决策规则可以指出哪些患者最有可能从手术中受益，而不是保守治疗中受益，但它们不应取代外科医生的临床判断。

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算法得出的建议取决于数据质量；不完整或有偏见的患者数据可能会在临床决策时产生误导性的建议。

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临床应用需要在真实环境中进行仔细验证，以确保建议在不同患者群体中仍然可靠。

披露声明

作者没有需要披露的内容。