摘要
背景
强化学习（RL）作为一种有前景的人工智能范式，正在医疗保健领域用于自适应和序列决策制定，能够超越传统静态模型的能力，实现个性化治疗优化和智能临床资源管理。
目的
本综述旨在考察强化学习在医疗保健分析领域的最新进展，重点关注其应用、新兴技术、挑战及未来研究方向。
方法
本综述研究应用于个性化治疗规划、慢性病管理、临床决策支持、医疗资源优化及机器人辅助医疗的无模型、基于模型、深度强化学习和多智能体强化学习技术。它还探讨了联邦强化学习（FRL）、可解释强化学习（XRL）及纵向结果预测。所综述的研究使用了医疗保健数据集，包括骨质疏松数据集、UCI心脏病数据集、皮马印第安人糖尿病数据集、SEER癌症数据集和MIMIC-IV数据集。
结果
所综述的研究表明，基于强化学习的方法能够支持自适应临床决策、个性化治疗建议、提高运营效率和预测患者预后。联邦强化学习为隐私保护的协同学习提供了机会，而可解释强化学习则增强了临床决策的透明度和可解释性。然而，数据质量、奖励函数设计、模型可解释性、计算可扩展性、伦理考虑和合规性方面仍存在挑战。
结论
强化学习通过个性化、自适应和高效的临床解决方案，在推进智能医疗保健分析方面具有巨大潜力。未来的研究应优先关注隐私保护、可解释性、可扩展性、伦理AI和合规性，以开发安全、可靠且值得信赖的基于强化学习的医疗保健系统。
利益冲突
作者声明不存在利益冲突。
数据可用性声明
支持本综述结论的数据源自文章内引用的公开可用医疗保健数据集和来源。
