23、强化学习在医疗领域的应用与原理

强化学习在医疗领域的应用与原理

1. 强化学习的结构

强化学习旨在通过智能体（agent）与环境（environment）之间的协作循环，找到能随时间最大化累积奖励的最优策略。其基本循环过程如下：
1. 智能体从环境接收当前状态观察，开启强化学习循环。
2. 智能体依据当前策略决定行动方案。
3. 环境接收行动信号，返回新状态和奖励信号。
4. 智能体根据改变后的状态和接收到的奖励信号调整策略。
5. 重复上述步骤，直至找到最佳策略。

1.1 马尔可夫决策过程（MDP）

MDP 是一个元组〈状态（State）、动作（Action）、转移（Transition）、奖励（Reward）〉，具体定义如下：
- 状态（State）：有限数量的状态。
- 动作（Action）：有限数量的动作。
- 转移（Transition）：是一个函数，定义为 Transition: State × Action × State → [0,1]。
- 奖励（Reward）：是一个函数，定义为 Reward: State × Action × State → Reward。

MDP 是随机环境中决策过程建模的常用范式，基于马尔可夫性质，即只有当前情况对预测未来有重要意义，后续状态的概率分布仅由当前状态和执行的动作决定。因此，MDP 可用于模拟具有这种特性的系统，如许多涉及不确定决策的现实世界系统。

1.2 部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）

POMDP 是一个元组 (State, Action, Trans, Observe, Reward,