論文の概要: Is Deep Reinforcement Learning Ready for Practical Applications in Healthcare? A Sensitivity Analysis of Duel-DDQN for Hemodynamic Management in Sepsis Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04301v2
• Date: Thu, 27 Aug 2020 14:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 11:58:39.621123
• Title: Is Deep Reinforcement Learning Ready for Practical Applications in Healthcare? A Sensitivity Analysis of Duel-DDQN for Hemodynamic Management in Sepsis Patients
• Title（参考訳）: 深層強化学習は医療の実践的応用に適しているか? 敗血症患者の血行動態管理における Duel-DDQN の感度解析
• Authors: MingYu Lu and Zachary Shahn and Daby Sow and Finale Doshi-Velez and Li-wei H. Lehman
• Abstract要約: ICU患者に対する血行動態安定化治療戦略に応用した最先端RLアルゴリズムの感度解析を行った。 入力機能,埋め込みモデルアーキテクチャ,時間離散化,報酬関数,ランダムシードに対する学習ポリシーの感度について検討する。 その結果,これらの設定が学習ポリシーに大きく影響し,RLエージェントの出力を解釈する際に注意が必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.71979754918741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The potential of Reinforcement Learning (RL) has been demonstrated through successful applications to games such as Go and Atari. However, while it is straightforward to evaluate the performance of an RL algorithm in a game setting by simply using it to play the game, evaluation is a major challenge in clinical settings where it could be unsafe to follow RL policies in practice. Thus, understanding sensitivity of RL policies to the host of decisions made during implementation is an important step toward building the type of trust in RL required for eventual clinical uptake. In this work, we perform a sensitivity analysis on a state-of-the-art RL algorithm (Dueling Double Deep Q-Networks)applied to hemodynamic stabilization treatment strategies for septic patients in the ICU. We consider sensitivity of learned policies to input features, embedding model architecture, time discretization, reward function, and random seeds. We find that varying these settings can significantly impact learned policies, which suggests a need for caution when interpreting RL agent output.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の可能性は、GoやAtariといったゲームへの成功を通じて実証されてきた。 しかし,RL アルゴリズムをゲームプレイに使用することで,ゲーム環境におけるRL アルゴリズムの性能を評価することは容易であるが,実際に RL ポリシーに従うことのできない臨床環境においては,評価が大きな課題である。 したがって、RLポリシーを実践中に行う決定のホストに対する感受性を理解することは、最終的に臨床に必要とされるRLの信頼のタイプを構築するための重要なステップである。 本研究では,ICU患者に対する血行動態安定化治療戦略に適応した最先端RLアルゴリズム(Dueling Double Deep Q-Networks)の感度解析を行った。 入力機能,埋め込みモデルアーキテクチャ,時間離散化,報酬関数,ランダムシードに対する学習ポリシーの感度について検討する。 様々な設定が学習ポリシーに大きく影響し,RLエージェント出力の解釈に注意が必要であることが示唆された。

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