个人化建模：面向制药领域医生行为的均衡引导生成模型

我们提出了 **EGPF**（Equilibrium-Guided Personalization Framework，均衡引导个人化框架），这是一个严谨的数学架构，统一了贝叶斯博弈论、范畴论、信息论和生成式AI，用于制药领域对医生进行超精准个人化参与。我们的框架将制药-医生互动建模为一种非完备信息的贝叶斯博弈，通过范畴范畴从观察范畴推断医生行为类型，通过均衡策略引导内容生成（通过大语言模型，LLM），并通过信息论反馈环确保自适应 recalibration。我们通过范畴论的函子、自然变换和单 monoidal 结构来形式化行为构成，实现对结构在域迁移下保持不变性的模块化、可组合的医生原型。我们引入了一种新的**速率失真均衡**（Rate-Distortion Equilibrium，RDE）准则，界定个人化-隐私权衡；引入**演化博弈动力学**层，用于人口水平行为建模；引入**机制设计**模块，用于激励相容的参与；以及引入**sheaf 理论**扩展，用于多尺度行为一致性。我们证明了迭代信念更新机制的收敛，收敛速率为 $O(\frac{K\log K}{t \cdot C_{\min}})$，并建立了有限样本后悔界。对合成制药数据集和真实世界 HCP 参与试点进行大规模实验，显示相较于最先进方法，参与预测（AUC）提升 34%，内容相关性得分提升 28%。