論文の概要: Machine Learning for Mechanical Ventilation Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06779v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 21:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:41:19.564190
• Title: Machine Learning for Mechanical Ventilation Control
• Title（参考訳）: 機械換気制御のための機械学習
• Authors: Daniel Suo, Udaya Ghai, Edgar Minasyan, Paula Gradu, Xinyi Chen, Naman Agarwal, Cyril Zhang, Karan Singh, Julienne LaChance, Tom Zadjel, Manuel Schottdorf, Daniel Cohen, Elad Hazan
• Abstract要約: 圧制御換気における侵襲的機械式換気装置の制御の問題点を考察する。 PIDコントローラは、臨床医が指定する気道圧の軌跡に従って、鎮静患者の肺の空気を入出させる必要があります。 制御器は、PID制御器よりも目標圧力波形をかなりよく追跡できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.65490904484772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of controlling an invasive mechanical ventilator for pressure-controlled ventilation: a controller must let air in and out of a sedated patient's lungs according to a trajectory of airway pressures specified by a clinician. Hand-tuned PID controllers and similar variants have comprised the industry standard for decades, yet can behave poorly by over- or under-shooting their target or oscillating rapidly. We consider a data-driven machine learning approach: First, we train a simulator based on data we collect from an artificial lung. Then, we train deep neural network controllers on these simulators.We show that our controllers are able to track target pressure waveforms significantly better than PID controllers. We further show that a learned controller generalizes across lungs with varying characteristics much more readily than PID controllers do.
• Abstract（参考訳）: 麻酔科医が指定する気道圧の軌跡に応じて, 麻酔科医は鎮静患者の肺内への空気の流入・排出を許可しなければならない。 ハンドチューニングのpidコントローラーや同様の派生機種は、数十年間業界標準を構成してきたが、目標を過度にあるいは過度に撮影したり、急速に振動させることで振る舞うことができない。 まず、人工肺から収集したデータに基づいてシミュレータを訓練します。 次に、これらのシミュレータでディープニューラルネットワークコントローラをトレーニングし、PIDコントローラよりも目標圧力波形をかなりよく追跡できることを示します。 さらに、学習したコントローラは、PIDコントローラよりも、様々な特性を持つ肺をまたいで一般化することを示す。

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