論文の概要: Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare
Interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10980v3
- Date: Wed, 7 Feb 2024 12:12:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 20:14:54.100350
- Title: Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare
Interventions
- Title(参考訳): タイムリーヘルスケア介入のための適応型多エージェント深層強化学習
- Authors: Thanveer Shaik, Xiaohui Tao, Lin Li, Haoran Xie, Hong-Ning Dai, and
Jianming Yong
- Abstract要約: マルチエージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
提案する多エージェントDRLフレームワークの性能を,2つのデータセットから実世界の生理・運動データを用いて評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.79027898310755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Effective patient monitoring is vital for timely interventions and improved
healthcare outcomes. Traditional monitoring systems often struggle to handle
complex, dynamic environments with fluctuating vital signs, leading to delays
in identifying critical conditions. To address this challenge, we propose a
novel AI-driven patient monitoring framework using multi-agent deep
reinforcement learning (DRL). Our approach deploys multiple learning agents,
each dedicated to monitoring a specific physiological feature, such as heart
rate, respiration, and temperature. These agents interact with a generic
healthcare monitoring environment, learn the patients' behaviour patterns, and
make informed decisions to alert the corresponding Medical Emergency Teams
(METs) based on the level of emergency estimated. In this study, we evaluate
the performance of the proposed multi-agent DRL framework using real-world
physiological and motion data from two datasets: PPG-DaLiA and WESAD. We
compare the results with several baseline models, including Q-Learning, PPO,
Actor-Critic, Double DQN, and DDPG, as well as monitoring frameworks like
WISEML and CA-MAQL. Our experiments demonstrate that the proposed DRL approach
outperforms all other baseline models, achieving more accurate monitoring of
patient's vital signs. Furthermore, we conduct hyperparameter optimization to
fine-tune the learning process of each agent. By optimizing hyperparameters, we
enhance the learning rate and discount factor, thereby improving the agents'
overall performance in monitoring patient health status.
- Abstract(参考訳): 効果的な患者モニタリングは、タイムリーな介入と医療結果の改善に不可欠である。
従来の監視システムは複雑でダイナミックな環境を扱うのに苦労し、バイタルサインが変動し、重要な状況を特定するのが遅れる。
この課題に対処するために,多エージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
これらのエージェントは、一般的な医療監視環境と相互作用し、患者の行動パターンを学習し、緊急度に基づいて対応する救急チーム(met)に警告するインフォームド判断を行う。
本研究では, PPG-DaLiA と WESAD の2つのデータセットを用いた実世界の生理・運動データを用いたマルチエージェント DRL フレームワークの性能評価を行った。
結果を、Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN、DDPG、WISEMLやCA-MAQLといった監視フレームワークなど、いくつかのベースラインモデルと比較する。
実験の結果,DRL法は他のベースラインモデルよりも優れており,患者のバイタルサインのより正確なモニタリングが可能であることがわかった。
さらに,各エージェントの学習プロセスを微調整するためにハイパーパラメータ最適化を行う。
ハイパーパラメータを最適化することで、学習率と割引率を高め、患者の健康状態を監視するエージェント全体のパフォーマンスを向上させる。
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