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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03105v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 11:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:56:23.317597
• 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: 機械的換気は、コントロールされた空気と酸素を患者の肺に供給する重要な生命維持介入である。 人工呼吸器制御戦略を最適化するためのデータ駆動アプローチがいくつか提案されているが、多くの場合、解釈可能性やドメイン知識との整合性が欠如している。 本稿では,統合医療システムの一部として機械的換気制御を改善することを目的とした,解釈型強化学習(RL)の方法論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3349787245442966
• License:
• Abstract: Mechanical ventilation is a critical life support intervention that delivers 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 alignment with domain knowledge, hindering clinical adoption. This paper presents a methodology for interpretable reinforcement learning (RL) aimed at improving mechanical ventilation control as part of connected health systems. Using a causal, nonparametric model-based off-policy evaluation, we assess RL policies for their ability to enhance patient-specific outcomes-specifically, increasing blood oxygen levels (SpO2), while avoiding aggressive ventilator settings that may cause ventilator-induced lung injuries and other complications. Through numerical experiments on real-world ICU data from the MIMIC-III database, we demonstrate that our interpretable decision tree policy achieves performance comparable to state-of-the-art deep RL methods while outperforming standard behavior cloning approaches. The results highlight the potential of interpretable, data-driven decision support systems to improve safety and efficiency in personalized ventilation strategies, paving the way for seamless integration into connected healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 機械的換気は、コントロールされた空気と酸素を患者の肺に供給し、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。 データ駆動型アプローチは、人工呼吸器の制御戦略を最適化するために提案されているが、多くの場合、解釈可能性やドメイン知識との整合性が欠如し、臨床応用を妨げている。 本稿では,統合医療システムの一部として機械的換気制御を改善することを目的とした,解釈型強化学習(RL)の方法論を提案する。 原因, 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, 患者特異的な結果, 血液酸素濃度(SpO2)の上昇, 人工呼吸器による肺障害などの合併症の原因となる積極的人工呼吸器設定の回避, RL ポリシーの評価を行った。 MIMIC-IIIデータベースからの実世界のICUデータに関する数値実験により,我々の解釈可能な決定木ポリシーは,標準的な行動クローニング手法よりも高い性能を保ちながら,最先端の深部RL法に匹敵する性能を実現することを実証した。 この結果は、個人化された換気戦略の安全性と効率を向上させるための解釈可能なデータ駆動意思決定支援システムの可能性を強調し、接続された医療環境へのシームレスな統合の道を開いた。

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