論文の概要: Identifying Distinct, Effective Treatments for Acute Hypotension with SODA-RL: Safely Optimized Diverse Accurate Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03224v1
• Date: Thu, 9 Jan 2020 21:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 04:31:39.355641
• Title: Identifying Distinct, Effective Treatments for Acute Hypotension with SODA-RL: Safely Optimized Diverse Accurate Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: soda-rlによる急性血圧低下症の鑑別的・効果的な治療 : 高度に最適化された多彩な強化学習
• Authors: Joseph Futoma, Muhammad A. Masood, Finale Doshi-Velez
• Abstract要約: 我々は, 安全な最適化, ディバース, 精度の高い強化学習を行うSODA-RLを開発し, 個別の治療法を識別する。 高血圧の発症地である10,142 ICUのコホート上でSODA-RLを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.738875816149605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypotension in critical care settings is a life-threatening emergency that must be recognized and treated early. While fluid bolus therapy and vasopressors are common treatments, it is often unclear which interventions to give, in what amounts, and for how long. Observational data in the form of electronic health records can provide a source for helping inform these choices from past events, but often it is not possible to identify a single best strategy from observational data alone. In such situations, we argue it is important to expose the collection of plausible options to a provider. To this end, we develop SODA-RL: Safely Optimized, Diverse, and Accurate Reinforcement Learning, to identify distinct treatment options that are supported in the data. We demonstrate SODA-RL on a cohort of 10,142 ICU stays where hypotension presented. Our learned policies perform comparably to the observed physician behaviors, while providing different, plausible alternatives for treatment decisions.
• Abstract（参考訳）: クリティカルケア設定における低血圧は、早期に認識され治療されなければならない生命を脅かす緊急事態である。 体液療法や血管抑制薬は一般的な治療法であるが、どの介入がどの量、どのくらいの時間を与えるかはよく分かっていない。 電子健康記録の形式での観察データは、過去の出来事からこれらの選択を知らせる情報源を提供することができるが、観察データだけでは最良の戦略を特定できないことが多い。 このような状況では、信頼できるオプションのコレクションをプロバイダに公開することが重要です。 この目的のために, 安全な最適化, ディバース, 正確な強化学習を行うSODA-RLを開発した。 低血圧が呈する10,142 icuのコホート上にsoda-rlを示す。 我々の学習した政策は、観察された医師の行動と相性が良いが、治療決定に異なる、妥当な代替手段を提供する。

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