論文の概要: Methodology for Interpretable Reinforcement Learning for Optimizing Mechanical Ventilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03105v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 23:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 16:12:59.513280
• Title: Methodology for Interpretable Reinforcement Learning for Optimizing Mechanical Ventilation
• Title（参考訳）: 機械式換気の最適化のための解釈型強化学習法
• Authors: Joo Seung Lee, Malini Mahendra, Anil Aswani,
• Abstract要約: 本稿では,機械的換気制御のための決定木を用いた強化学習手法を提案する。 MIMIC-IIIデータを用いたリアル患者の集中治療室の滞在状況に関する数値実験により,決定木方針が行動クローニング方針より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3349787245442966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanical ventilation is a critical life-support intervention that uses a machine to deliver controlled air and oxygen to a patient's lungs, assisting or replacing spontaneous breathing. While several data-driven approaches have been proposed to optimize ventilator control strategies, they often lack interpretability and agreement with general domain knowledge. This paper proposes a methodology for interpretable reinforcement learning (RL) using decision trees for mechanical ventilation control. Using a causal, nonparametric model-based off-policy evaluation, we evaluate the policies in their ability to gain increases in SpO2 while avoiding aggressive ventilator settings which are known to cause ventilator induced lung injuries and other complications. Numerical experiments using MIMIC-III data on the stays of real patients' intensive care unit stays demonstrate that the decision tree policy outperforms the behavior cloning policy and is comparable to state-of-the-art RL policy. Future work concerns better aligning the cost function with medical objectives to generate deeper clinical insights.
• Abstract（参考訳）: 機械的換気は、機械を用いて患者の肺に制御された空気と酸素を供給し、自然呼吸を補助または置き換える重要な生命維持介入である。 人工呼吸器の制御戦略を最適化するためのデータ駆動型アプローチがいくつか提案されているが、解釈可能性や一般的なドメイン知識との整合性が欠如していることが多い。 本稿では,機械的換気制御のための決定木を用いた強化学習(RL)の方法論を提案する。 原因的非パラメトリックモデルに基づくオフポリチック評価を用いて,SpO2の上昇と,人工呼吸器による肺障害などの合併症を引き起こすと知られている積極的人工呼吸器設定の回避を図った。 MIMIC-IIIデータを用いたリアル患者の集中治療室の滞在状況に関する数値実験は、決定木ポリシーが行動クローニングポリシーを上回り、最先端のRLポリシーに匹敵することを示した。 今後の作業は、コスト関数と医療目的との整合性を改善し、より深い臨床的洞察を生み出すことである。

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