Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Behavioral AI: Reinforcement Learning to Enhance Pharmacy Services

論文の概要: Adaptive Behavioral AI: Reinforcement Learning to Enhance Pharmacy Services

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07647v1
Date: Wed, 14 Aug 2024 16:18:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-15 12:43:33.282636
Title: Adaptive Behavioral AI: Reinforcement Learning to Enhance Pharmacy Services
Title（参考訳）: Adaptive Behavioral AI: 薬局サービスを強化するための強化学習
Authors: Ana Fernández del Río, Michael Brennan Leong, Paulo Saraiva, Ivan Nazarov, Aditya Rastogi, Moiz Hassan, Dexian Tang, África Periáñez,
Abstract要約: モバイルヘルスアプリケーションを通じて個人化された行動介入を行うための強化学習運用システムを導入する。我々は、薬剤師のためのオールインワンアプリであるSwipeRxで実行される一連の実験について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7180345210658814
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pharmacies are critical in healthcare systems, particularly in low- and middle-income countries. Procuring pharmacists with the right behavioral interventions or nudges can enhance their skills, public health awareness, and pharmacy inventory management, ensuring access to essential medicines that ultimately benefit their patients. We introduce a reinforcement learning operational system to deliver personalized behavioral interventions through mobile health applications. We illustrate its potential by discussing a series of initial experiments run with SwipeRx, an all-in-one app for pharmacists, including B2B e-commerce, in Indonesia. The proposed method has broader applications extending beyond pharmacy operations to optimize healthcare delivery.
Abstract（参考訳）: 薬局は医療システム、特に低所得国や中所得国において重要である。適切な行動介入やナッジを持つ薬剤師の調達は、彼らのスキル、公衆衛生意識、薬局の在庫管理を強化し、最終的に患者に利益をもたらす必須薬へのアクセスを確保する。モバイルヘルスアプリケーションを通じて個人化された行動介入を行うための強化学習運用システムを導入する。インドネシアのB2B電子商取引を含む薬剤師向けのオールインワンアプリであるSwipeRxで実施した一連の実験について、その可能性を説明する。提案手法は、医療提供を最適化するために薬局の業務を超えて幅広い応用が可能である。

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