論文の概要: Towards Safe Mechanical Ventilation Treatment Using Deep Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02552v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 20:41:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 17:13:27.348144
• Title: Towards Safe Mechanical Ventilation Treatment Using Deep Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部オフライン強化学習による安全機械換気処理を目指して
• Authors: Flemming Kondrup, Thomas Jiralerspong, Elaine Lau, Nathan de Lara, Jacob Shkrob, My Duc Tran, Doina Precup, Sumana Basu
• Abstract要約: DeepVentは、保守的なQ-Learning(CQL)ベースのオフラインのDeep Reinforcement Learning(DRL)エージェントで、90日間の生存を促進するための最適な人工呼吸器パラメータを予測することを学習する。 DeepVentは、最近の臨床試験で概説されているように、安全な範囲で換気パラメータを推奨している。 CQLアルゴリズムは、アウト・オブ・ディストリビューション状態/アクションの値推定の過大評価を緩和することで、さらなる安全性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.10140674005337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mechanical ventilation is a key form of life support for patients with pulmonary impairment. Healthcare workers are required to continuously adjust ventilator settings for each patient, a challenging and time consuming task. Hence, it would be beneficial to develop an automated decision support tool to optimize ventilation treatment. We present DeepVent, a Conservative Q-Learning (CQL) based offline Deep Reinforcement Learning (DRL) agent that learns to predict the optimal ventilator parameters for a patient to promote 90 day survival. We design a clinically relevant intermediate reward that encourages continuous improvement of the patient vitals as well as addresses the challenge of sparse reward in RL. We find that DeepVent recommends ventilation parameters within safe ranges, as outlined in recent clinical trials. The CQL algorithm offers additional safety by mitigating the overestimation of the value estimates of out-of-distribution states/actions. We evaluate our agent using Fitted Q Evaluation (FQE) and demonstrate that it outperforms physicians from the MIMIC-III dataset.
• Abstract（参考訳）: 機械的換気は肺機能障害患者の生命維持の重要な形態である。 医療従事者は、患者ごとに人工呼吸器の設定を継続的に調整する必要がある。 したがって、換気処理を最適化する自動意思決定支援ツールを開発することは有益である。 我々は,90日間の生存を促進するために,患者が最適な人工呼吸器パラメータを予測することを学習する,保守的Q-Learning(CQL)ベースのオフラインDeep Reinforcement Learning(DRL)エージェントであるDeepVentを紹介する。 我々は、患者バイタルの継続的な改善を奨励する臨床的に関連する中間報酬をデザインし、rlにおけるスパース報酬の課題に対処する。 最近の臨床試験で概説されているように、deepventは安全範囲内の換気パラメータを推奨している。 cqlアルゴリズムは、分散状態/アクションの値推定の過大評価を緩和することで、さらなる安全性を提供する。 適合q評価 (fqe) を用いて薬剤の評価を行い, mimic-iii データセットより医師に優れることを示した。

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