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。
関連論文リスト
- Natural Language-Assisted Multi-modal Medication Recommendation [97.07805345563348]
NLA-MMR(Natural Language-Assisted Multi-modal Medication Recommendation)を紹介する。
NLA-MMRは、患者視点から知識を学習し、医薬視点を共同で学習するために設計されたマルチモーダルアライメントフレームワークである。
本稿では,プレトレーニング言語モデル(PLM)を用いて,患者や医薬品に関するドメイン内知識を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-13T09:51:50Z) - A Contrastive Pretrain Model with Prompt Tuning for Multi-center Medication Recommendation [50.43785306804359]
マルチセンター医薬品推奨のためのTEMPT(Prompt Tuning)を用いた新しいconTrastive prEtrain Modelを提案する。
そこで我々は,一般的なファインタニングを採用するのではなく,各病院の特定情報をキャプチャするための新しいプロンプトチューニング手法を考案した。
提案モデルを検証するため,公立のeICU多施設医療データセットについて広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-28T06:12:02Z) - Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。
本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T15:41:56Z) - Adaptive User Journeys in Pharma E-Commerce with Reinforcement Learning: Insights from SwipeRx [2.7180345210658814]
本稿では、個人化による医療デジタルツールのエンド・ツー・エンドのユーザジャーニーを強化するための強化学習(RL)プラットフォームを提案する。
SwipeRxは東南アジアの薬剤師にとって最も人気のあるオールインワンアプリだ。
当社のフレームワークは、購入履歴のリアルタイム情報に基づいて、各薬局に合わせて製品レコメンデーションを施した一連の実験を通じてテストされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T08:47:35Z) - ABiMed: An intelligent and visual clinical decision support system for
medication reviews and polypharmacy management [3.843569766201585]
ABiMedの目的は、医薬品レビューと多薬局管理のための革新的な臨床決定支援システムを設計することである。
ABiMedは、ガイドラインの実装と、GPの電子健康記録から患者データを自動抽出し、薬剤師に転送すること、および視覚分析を用いてコンテキスト化された薬物知識を視覚的に提示すること、の2つのアプローチを関連付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T11:06:45Z) - PharmacyGPT: The AI Pharmacist [38.247456673883114]
本稿では,臨床薬理士の役割を模擬した大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するためのフレームワークであるPharmacyGPTを紹介する。
我々はノースカロライナ大学チャペルヒル病院(UNC)で集中治療室(ICU)から取得した実データを用いて調査を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T19:40:34Z) - Herb-Drug Interactions: A Holistic Decision Support System in Healthcare [0.0]
ハーブとドラッグの相互作用を識別するために、原型およびハイブリッドな意思決定支援システムが設計された。
異なる機械学習モデルを使用して、これらのケースで使用される典型的なルールエンジンを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T10:30:51Z) - Knowledge-Driven New Drug Recommendation [88.35607943144261]
既存の薬物と新薬のギャップを埋めるために, 薬物依存型マルチフェノタイプ数発学習機を開発した。
EDGEは外部薬効知識ベースを用いて偽陰性監視信号を除去する。
その結果, EDGEは, ROC-AUCスコアよりも7.3%向上していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T16:07:52Z) - User Engagement in Mobile Health Applications [0.0]
モバイルヘルスアプリは、コミュニケーション、効率、サービスの品質を改善することで、医療エコシステムに革命をもたらしている。
低所得国や中所得国では、患者や医療従事者の健康状態や行動に関する情報の源泉としての役割も担っている。
本稿では,医療従事者や医療従事者を支援するデジタルヘルスアプリに焦点をあて,モバイルヘルスへのユーザエンゲージメントを研究するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T13:45:00Z) - Deep learning for drug repurposing: methods, databases, and applications [54.08583498324774]
新しい治療法のために既存の薬物を再利用することは、実験コストの低減で薬物開発を加速する魅力的な解決策である。
本稿では,薬物再資源化のための深層学習手法とツールの活用に関するガイドラインを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T09:42:08Z) - MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence
using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。
MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T18:09:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。