LEARNING
优化数字治疗干预:内源性依从性下的在线学习
Eric Pulick, Stephanie Carpenter, Matthew Buman, Yonatan Mintz
- 发表年份
- 2026
- 引用次数
- 0
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种数字治疗决策支持框架,通过线性动态系统模型同时捕捉治疗建议和患者依从性对健康结果的影响。该框架建立了有限时间识别保证,并扩展了线性动态系统在依从性建模中的应用。
关键词
digital therapeuticsonline learningadherencelinear dynamical systemdecision support
相关论文
LEARNING
📊 8,465 引用
The Organization of Behavior
D. O. Hebb
2005
LEARNING
📊 7,678 引用
Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications
Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness
1968
LEARNING
开放获取📊 7,484 引用
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者
2021
LEARNING
📊 4,608 引用
A guide to deep learning in healthcare
Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者
2018