KI News: Kurz und klar.

In der Intensivmedizin stehen Ärzte vor der schwierigen Aufgabe, die Lebensrettung eines Patienten mit dem effizienten Einsatz von Ressourcen wie der Aufenthaltsdauer abzugleichen. Traditionelle Reinforcement‑Learning‑Ansätze lösen dieses Problem meist mit einer festen, skalarisierten Belohnungsfunktion, was zu starren Richtlinien führt, die sich nicht an unterschiedliche klinische Prioritäten anpassen lassen.

Imitation Learning (IL) hat sich als äußerst wirkungsvoll für Robotik- und Steuerungsaufgaben erwiesen, wenn die manuelle Gestaltung von Belohnungsfunktionen oder expliziten Reglern nicht praktikabel ist. In der Praxis wird jedoch häufig angenommen, dass die Umgebungsdynamik zwischen Training und Einsatz unverändert bleibt – eine Annahme, die selten zutrifft. Modellierungsfehler, reale Parameteränderungen und sogar gezielte Störungen können die Übergangsdynamik verschieben und dadurch die Leistung stark beeinträchtigen.