論文の概要: Estimation of Warfarin Dosage with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07564v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 20:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 06:18:16.338135
• Title: Estimation of Warfarin Dosage with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるワーファリン量の推定
• Authors: Arpita Vats
• Abstract要約: 本論文はまず,35mg/週投与量の固定モデルと,患者データに依存する線形モデルという,2つのベースラインについて検討する。 また,LinUCBのバンドイットを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, it has attempted to use Reinforcement learning to model the proper dosage of Warfarin for patients.The paper first examines two baselines: a fixed model of 35 mg/week dosages and a linear model that relies on patient data. We implemented a LinUCB bandit that improved performance measured on regret and percent incorrect. On top of the LinUCB bandit, we experimented with online supervised learning and reward reshaping to boost performance. Our results clearly beat the baselines and show the promise of using multi-armed bandits and artificial intelligence to aid physicians in deciding proper dosages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 患者に対するWarfarinの適切な投与量をモデル化するためにReinforcement Learningを用いて試み, まず, 35mg/週投与量の固定モデルと, 患者データに依存する線形モデルについて検討した。 私たちはlinucbのバンディットを実装し、後悔と不正確なパーセンテージに基づいてパフォーマンスを改善しました。 linucb banditに加えて、オンラインの教師付き学習と報酬の再構成を実験し、パフォーマンスを高めました。 以上の結果から,医師が適切な服用量を決定するのに多武器のバンディットと人工知能を使うことが期待できる。

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