En el campo de la ingeniería de recompensas para el aprendizaje por refuerzo offline clínico, se ha identificado un importante desafío: la definición de señales que guíen de manera segura y efectiva el aprendizaje de políticas en entornos complejos y poco densos. Este problema, conocido como "reward engineering", ha sido una barrera fundamental para el avance del Aprendizaje por Refuerzo (RL) en contextos clínicos.
Para abordar esta dificultad, se ha propuesto un enfoque innovador que utiliza Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) para el diseño y verificación automatizados de recompensas offline. En este sentido, se han desarrollado funciones potenciales Tri-Drive, que incluyen componentes clave como la supervivencia, la confianza y la competencia.
Además, se han introducido métricas cuantitativas para evaluar y seleccionar de forma rigurosa la estructura de recompensa óptima antes de su implementación. Al integrar el conocimiento del dominio impulsado por LLM, este marco automatizado permite diseñar funciones de recompensa específicas para enfermedades particulares, mejorando significativamente el rendimiento de las políticas resultantes.
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