論文の概要: Beyond Prediction: Reinforcement Learning as the Defining Leap in Healthcare AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21101v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 07:05:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.826182
• Title: Beyond Prediction: Reinforcement Learning as the Defining Leap in Healthcare AI
• Title（参考訳）: 予測を超えて: ヘルスケアAIの先駆者としての強化学習
• Authors: Dilruk Perera, Gousia Habib, Qianyi Xu, Daniel J. Tan, Kai He, Erik Cambria, Mengling Feng,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、医療における人工知能の適用方法の根本的な変化である。 単に結果を予測するのではなく、RLは長期的な目標で介入を積極的に決定する。 本稿では、臨床環境におけるエージェントインテリジェンスへのシフトではなく、一連のツールとして、RLのヘルスケアの台頭について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.11241251343041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) marks a fundamental shift in how artificial intelligence is applied in healthcare. Instead of merely predicting outcomes, RL actively decides interventions with long term goals. Unlike traditional models that operate on fixed associations, RL systems learn through trial, feedback, and long-term reward optimization, introducing transformative possibilities and new risks. From an information fusion lens, healthcare RL typically integrates multi-source signals such as vitals, labs clinical notes, imaging and device telemetry using temporal and decision-level mechanisms. These systems can operate within centralized, federated, or edge architectures to meet real-time clinical constraints, and naturally span data, features and decision fusion levels. This survey explore RL's rise in healthcare as more than a set of tools, rather a shift toward agentive intelligence in clinical environments. We first structure the landscape of RL techniques including model-based and model-free methods, offline and batch-constrained approaches, and emerging strategies for reward specification and uncertainty calibration through the lens of healthcare constraints. We then comprehensively analyze RL applications spanning critical care, chronic disease, mental health, diagnostics, and robotic assistance, identifying their trends, gaps, and translational bottlenecks. In contrast to prior reviews, we critically analyze RL's ethical, deployment, and reward design challenges, and synthesize lessons for safe, human-aligned policy learning. This paper serves as both a a technical roadmap and a critical reflection of RL's emerging transformative role in healthcare AI not as prediction machinery, but as agentive clinical intelligence.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、医療における人工知能の適用方法の根本的な変化である。 単に結果を予測するのではなく、RLは長期的な目標で介入を積極的に決定する。 固定されたアソシエーションを運用する従来のモデルとは異なり、RLシステムはトライアル、フィードバック、長期報酬最適化を通じて学習し、トランスフォーメーションの可能性と新たなリスクを導入する。 情報融合レンズから、医療用RLは通常、バイタル、臨床メモ、画像、デバイステレメトリといった、時間的および決定的なメカニズムを用いたマルチソース信号を統合する。 これらのシステムは、リアルタイム臨床上の制約を満たすために、集中、フェデレーション、エッジアーキテクチャ内で動作し、データ、特徴、決定融合レベルを自然に分散することができる。 この調査は、臨床環境におけるエージェントインテリジェンスへのシフトではなく、一連のツールとして、RLのヘルスケアの台頭を探求するものである。 まず、モデルベースおよびモデルフリー手法、オフラインおよびバッチ制約アプローチ、および医療制約のレンズによる報酬仕様と不確実性校正のための新たな戦略を含むRL技術の展望を構築する。 次に、危機ケア、慢性疾患、メンタルヘルス、診断、ロボット支援にまたがるRL応用を包括的に分析し、その傾向、ギャップ、翻訳ボトルネックを特定します。 事前のレビューとは対照的に、我々はRLの倫理的、展開、報酬デザインの課題を批判的に分析し、安全で人道的な政策学習のためのレッスンを合成する。 本論文は,医療AIにおけるRLの進化的役割を,予測機械としてではなく,治療的臨床知能として批判的に反映した技術ロードマップとして機能する。

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