論文の概要: Control of Medical Digital Twins with Artificial Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13851v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 19:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:28:52.676011
• Title: Control of Medical Digital Twins with Artificial Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた医療用デジタル双生児の制御
• Authors: Lucas Böttcher, Luis L. Fonseca, Reinhard C. Laubenbacher,
• Abstract要約: この研究は、医療用デジタルツインを制御する代替アプローチとして、動的インフォームドニューラルネットワークコントローラを導入している。 提案手法の有効性を他の手法と比較し, 評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of personalized medicine is to tailor interventions to an individual patient's unique characteristics. A key technology for this purpose involves medical digital twins, computational models of human biology that can be personalized and dynamically updated to incorporate patient-specific data collected over time. Certain aspects of human biology, such as the immune system, are not easily captured with physics-based models, such as differential equations. Instead, they are often multi-scale, stochastic, and hybrid. This poses a challenge to existing model-based control and optimization approaches that cannot be readily applied to such models. Recent advances in automatic differentiation and neural-network control methods hold promise in addressing complex control problems. However, the application of these approaches to biomedical systems is still in its early stages. This work introduces dynamics-informed neural-network controllers as an alternative approach to control of medical digital twins. As a first use case for this method, the focus is on agent-based models, a versatile and increasingly common modeling platform in biomedicine. The effectiveness of the proposed neural-network control method is illustrated and benchmarked against other methods with two widely-used agent-based model types. The relevance of the method introduced here extends beyond medical digital twins to other complex dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズドメディカルの目的は、患者固有の特徴に対する介入を調整することである。 この目的のための重要な技術は、医療用デジタルツイン、ヒト生物学の計算モデルであり、患者固有のデータを時間とともに収集するパーソナライズされ、動的に更新することができる。 免疫系のような人間の生物学の特定の側面は、微分方程式のような物理学に基づくモデルでは容易には捉えられない。 代わりに、それらはしばしばマルチスケール、確率的、ハイブリッドである。 これは、そのようなモデルに容易に適用できない既存のモデルベースの制御と最適化アプローチに挑戦する。 自動微分法やニューラルネットワーク制御法の最近の進歩は、複雑な制御問題に対処する上で有望である。 しかし、これらのアプローチの生体医療システムへの応用は、まだ初期段階にある。 この研究は、医療用デジタルツインを制御する代替アプローチとして、動的インフォームドニューラルネットワークコントローラを導入している。 この手法の第一のユースケースとして、バイオメディシンにおける多用途で一般的なモデリングプラットフォームであるエージェントベースモデルに焦点が当てられている。 提案手法の有効性を実証し,2種類のエージェントモデルを用いた他の手法と比較した。 ここで紹介される方法の関連性は、医療用デジタル双生児以外にも、他の複雑な力学系にも及んでいる。

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