Resumen: La planificación personalizada de la medicación implica seleccionar medicamentos y determinar un programa de dosificación para lograr objetivos médicos específicos de cada paciente individual. Trabajos anteriores demostraron con éxito que los planificadores automatizados, que utilizan heurísticas generales independientes del dominio, pueden generar tratamientos personalizados, cuando el dominio y los problemas se modelan utilizando un lenguaje de descripción de dominio general (pddlp). Desafortunadamente, este proceso se limitó en la práctica a considerar no más de siete medicamentos. En términos clínicos, esto no es un comienzo. En este artículo, exploramos el uso de heurísticas específicas de dominio y problema generadas automáticamente para usarlas con la búsqueda general, como método para ampliar la planificación de la medicación a niveles que permitan un trabajo más cercano con los médicos. Específicamente, especificamos el dominio mediante programación (especificando un estado inicial y un procedimiento de generación sucesor) y usamos un LLM para generar una heurística específica del problema que puede ser utilizada por un algoritmo de búsqueda fija (GBFS). Los resultados indican mejoras espectaculares en la cobertura y el tiempo de planificación, aumentando el número de medicamentos a al menos 28 y acercando la planificación de medicamentos un paso más a las aplicaciones prácticas.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 7 de enero de 2026.
Ver fuente original
