Reinforcement Learning stärkt Online-Entscheidungsunterstützung mit Digital Twin
Ein brandneues Tool kombiniert Verstärkendes Lernen, einen digitalen Zwilling eines Patienten und die Wirkung von Behandlungen, um klinische Entscheidungen in Echtzeit zu optimieren. Das System startet mit einer aus historischen Daten abgeleiteten, batch‑beschränkten Policy und arbeitet anschließend in einem kontinuierlichen Streaming‑Loop, der Aktionen auswählt, Sicherheitsprüfungen durchführt und Experten nur bei hoher Unsicherheit hinzuzieht.
