論文の概要: Machine Learning for Mechanical Ventilation Control (Extended Abstract)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10434v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 20:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-26 07:44:50.895921
• Title: Machine Learning for Mechanical Ventilation Control (Extended Abstract)
• Title（参考訳）: 機械換気制御のための機械学習(拡張抽象)
• Authors: Daniel Suo, Cyril Zhang, Paula Gradu, Udaya Ghai, Xinyi Chen, Edgar Minasyan, Naman Agarwal, Karan Singh, Julienne LaChance, Tom Zajdel, Manuel Schottdorf, Daniel Cohen, Elad Hazan
• Abstract要約: 機械的換気はICUで最も広く用いられている治療法の1つである。 人工呼吸器は、所定の気道圧の軌跡に従って患者の肺に空気を注入しなければならない。 データ駆動型アプローチは、人工呼吸器から収集したデータに基づいて訓練されたシミュレーターをトレーニングすることで、侵襲的人工呼吸器を制御することを学ぶ。 この方法は、一般的な強化学習アルゴリズムより優れており、PIDよりも正確で堅牢な物理的換気装置も制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.65490904484772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanical ventilation is one of the most widely used therapies in the ICU. However, despite broad application from anaesthesia to COVID-related life support, many injurious challenges remain. We frame these as a control problem: ventilators must let air in and out of the patient's lungs according to a prescribed trajectory of airway pressure. Industry-standard controllers, based on the PID method, are neither optimal nor robust. Our data-driven approach learns to control an invasive ventilator by training on a simulator itself trained on data collected from the ventilator. This method outperforms popular reinforcement learning algorithms and even controls the physical ventilator more accurately and robustly than PID. These results underscore how effective data-driven methodologies can be for invasive ventilation and suggest that more general forms of ventilation (e.g., non-invasive, adaptive) may also be amenable.
• Abstract（参考訳）: 機械的換気はICUで最も広く用いられている治療法の1つである。 しかし、麻酔から新型コロナウイルス関連の生命維持への幅広い応用にもかかわらず、多くの有害な課題が残っている。 人工呼吸器は、所定の気道圧の軌跡に従って、患者の肺内および肺外への空気を通さなければならない。 PID法に基づく業界標準コントローラは最適でも堅牢でもない。 データ駆動型アプローチは、人工呼吸器から収集したデータに基づいて訓練されたシミュレーターをトレーニングすることで、侵襲的人工呼吸器を制御することを学ぶ。 この方法は、一般的な強化学習アルゴリズムより優れており、PIDよりも正確で堅牢な物理的換気装置も制御できる。 これらの結果は、データ駆動の方法論が侵襲的換気にいかに有効かを強調し、より一般的な換気形態(例えば、非侵襲的、適応的)も実現可能であることを示唆している。

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