Badanie analizuje, jak mechanizmy polityki zdrowotnej można optymalizować za pomocą podejścia Policy-as-Code i algorytmów wyszukiwania, biorąc pod uwagę strategiczne odpowiedzi dostawców usług medycznych. Praca łączy teorię gier z metodami sztucznej inteligencji do projektowania bardziej efektywnych systemów refundacji i zachęt w opiece zdrowotnej. Wyniki mogą mieć praktyczne zastosowanie w poprawie alokacji zasobów medycznych i zmniejszeniu kosztów systemu zdrowotnego.