論文の概要: Offline Reinforcement Learning for Safer Blood Glucose Control in People
with Type 1 Diabetes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03376v2
- Date: Fri, 5 May 2023 10:04:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 17:50:35.233504
- Title: Offline Reinforcement Learning for Safer Blood Glucose Control in People
with Type 1 Diabetes
- Title（参考訳）: 1型糖尿病患者における血糖コントロールのためのオフライン強化学習
- Authors: Harry Emerson, Matthew Guy and Ryan McConville
- Abstract要約: オンライン強化学習(RL)は、糖尿病デバイスにおける血糖コントロールをさらに強化する方法として利用されてきた。
本稿では,FDAが承認したUVA/パドバ血糖動態シミュレータで利用可能な30名の仮想的患者の血糖管理におけるBCQ,CQL,TD3-BCの有用性について検討する。
オフラインのRLは、61.6 +-0.3%から65.3 +/-0.5%までの健康な血糖値において、最強の最先端のベースラインに比べて有意に上昇する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1859913430860336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The widespread adoption of effective hybrid closed loop systems would
represent an important milestone of care for people living with type 1 diabetes
(T1D). These devices typically utilise simple control algorithms to select the
optimal insulin dose for maintaining blood glucose levels within a healthy
range. Online reinforcement learning (RL) has been utilised as a method for
further enhancing glucose control in these devices. Previous approaches have
been shown to reduce patient risk and improve time spent in the target range
when compared to classical control algorithms, but are prone to instability in
the learning process, often resulting in the selection of unsafe actions. This
work presents an evaluation of offline RL for developing effective dosing
policies without the need for potentially dangerous patient interaction during
training. This paper examines the utility of BCQ, CQL and TD3-BC in managing
the blood glucose of the 30 virtual patients available within the FDA-approved
UVA/Padova glucose dynamics simulator. When trained on less than a tenth of the
total training samples required by online RL to achieve stable performance,
this work shows that offline RL can significantly increase time in the healthy
blood glucose range from 61.6 +\- 0.3% to 65.3 +/- 0.5% when compared to the
strongest state-of-art baseline (p < 0.001). This is achieved without any
associated increase in low blood glucose events. Offline RL is also shown to be
able to correct for common and challenging control scenarios such as incorrect
bolus dosing, irregular meal timings and compression errors.
- Abstract（参考訳）: 効果的なハイブリッドクローズドループシステムの普及は、1型糖尿病(T1D)患者のケアの重要なマイルストーンとなる。
これらの装置は通常、単純な制御アルゴリズムを使用して、健康な範囲で血糖値を維持するのに最適なインスリン量を選択する。
オンライン強化学習(RL)は、これらのデバイスにおけるグルコース制御をさらに強化する方法として利用されてきた。
従来のアプローチは、古典的な制御アルゴリズムと比較して患者リスクを減らし、目標範囲に費やした時間を改善することが示されているが、学習過程において不安定になりがちであり、多くの場合、安全でない行動を選択する。
本研究は、トレーニング中の潜在的に危険な患者との相互作用を必要とせず、効果的な服用ポリシーを開発するためのオフラインRLの評価である。
本稿では,FDAが承認したUVA/パドバ血糖動態シミュレータで利用可能な30名の仮想的患者の血糖管理におけるBCQ,CQL,TD3-BCの有用性について検討する。
オンラインRLが安定した性能を達成するのに必要なトレーニングサンプルの10分の1以下でトレーニングすると、オフラインRLは、最強の最先端のベースライン(p < 0.001)と比較して、61.6 +\- 0.3%から65.3 +/- 0.5%までの健康な血糖値の時間を大幅に増加させることができる。
これは血糖値の低下を伴わずに達成される。
オフラインRLはまた、不正な食事時間、不規則な食事時間、圧縮エラーなど、一般的な、困難な制御シナリオを修正可能である。
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