Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Multimorbidity Management for Patients with Type 2 Diabetes Using Reinforcement Learning of Electronic Health Records

論文の概要: Personalized Multimorbidity Management for Patients with Type 2 Diabetes Using Reinforcement Learning of Electronic Health Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02287v1
Date: Thu, 29 Oct 2020 00:58:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 23:54:59.515281
Title: Personalized Multimorbidity Management for Patients with Type 2 Diabetes Using Reinforcement Learning of Electronic Health Records
Title（参考訳）: 電子健康記録の強化学習を用いた2型糖尿病患者のパーソナライズドマルチモルビディティ管理
Authors: Hua Zheng, Ilya O. Ryzhov, Wei Xie, and Judy Zhong
Abstract要約: 我々は、パーソナライズされた糖尿病と多疾患管理のための強化学習(RL)に基づく人工知能アルゴリズムを開発した。 2型糖尿病患者16,665人の振り返りコホートを用いて,血糖,血圧,心血管疾患のリスクを健康状態としてモデル化した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.126946703484768
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Comorbid chronic conditions are common among people with type 2 diabetes. We developed an Artificial Intelligence algorithm, based on Reinforcement Learning (RL), for personalized diabetes and multi-morbidity management with strong potential to improve health outcomes relative to current clinical practice. In this paper, we modeled glycemia, blood pressure and cardiovascular disease (CVD) risk as health outcomes using a retrospective cohort of 16,665 patients with type 2 diabetes from New York University Langone Health ambulatory care electronic health records in 2009 to 2017. We trained a RL prescription algorithm that recommends a treatment regimen optimizing patients' cumulative health outcomes using their individual characteristics and medical history at each encounter. The RL recommendations were evaluated on an independent subset of patients. The results demonstrate that the proposed personalized reinforcement learning prescriptive framework for type 2 diabetes yielded high concordance with clinicians' prescriptions and substantial improvements in glycemia, blood pressure, cardiovascular disease risk outcomes.
Abstract（参考訳）: 慢性疾患は2型糖尿病の患者に多い。我々は,糖尿病のパーソナライズと多疾患管理のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づく人工知能アルゴリズムを開発した。本稿では,2009年から2017年にかけて,ニューヨーク大学ラングーン保健センターの2型糖尿病患者16,665人の振り返りコホートを用いて,血糖,血圧,心血管疾患(CVD)リスクを健康状態としてモデル化した。我々は,個々の特徴と遭遇時の医療歴を用いて患者の累積健康成果を最適化する治療レジームを推奨するrl処方アルゴリズムを訓練した。 RLレコメンデーションは患者の独立したサブセットで評価された。その結果,2型糖尿病に対するパーソナライズされた強化学習規範の枠組みは,臨床医の処方薬と高い一致を示し,血糖値,血圧,心血管疾患の発症リスクを著しく改善した。

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