論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Personalized Diagnostic Decision Pathways Using Electronic Health Records: A Comparative Study on Anemia and Systemic Lupus Erythematosus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05913v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 00:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 16:18:17.419838
- Title: Deep Reinforcement Learning for Personalized Diagnostic Decision Pathways Using Electronic Health Records: A Comparative Study on Anemia and Systemic Lupus Erythematosus
- Title（参考訳）: 電子健康記録を用いたパーソナライズド診断道の深部強化学習 : 貧血と全身性エリテマトーデスの比較検討
- Authors: Lillian Muyama, Antoine Neuraz, Adrien Coulet,
- Abstract要約: 我々は、診断のタスクをシーケンシャルな意思決定問題として定式化する。
本研究では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを用いて,行動の最適なシーケンスを学習する。
貧血と全身性エリテマトーデスの2症例を経験したので報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7965876401882177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: Clinical diagnosis is typically reached by following a series of steps recommended by guidelines authored by colleges of experts. Accordingly, guidelines play a crucial role in rationalizing clinical decisions but suffer from limitations as they are built to cover the majority of the population and fail at covering patients with uncommon conditions. Moreover, their updates are long and expensive, making them unsuitable for emerging diseases and practices. Methods: Inspired by guidelines, we formulate the task of diagnosis as a sequential decision-making problem and study the use of Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms to learn the optimal sequence of actions to perform in order to obtain a correct diagnosis from Electronic Health Records (EHRs). We apply DRL on synthetic, but realistic EHRs and develop two clinical use cases: Anemia diagnosis, where the decision pathways follow the schema of a decision tree; and Systemic Lupus Erythematosus (SLE) diagnosis, which follows a weighted criteria score. We particularly evaluate the robustness of our approaches to noisy and missing data since these frequently occur in EHRs. Results: In both use cases, and in the presence of imperfect data, our best DRL algorithms exhibit competitive performance when compared to the traditional classifiers, with the added advantage that they enable the progressive generation of a pathway to the suggested diagnosis which can both guide and explain the decision-making process. Conclusion: DRL offers the opportunity to learn personalized decision pathways to diagnosis. We illustrate with our two use cases their advantages: they generate step-by-step pathways that are self-explanatory; and their correctness is competitive when compared to state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 背景: 臨床診断は通常、大学の専門家によるガイドラインによって推奨される一連の手順に従って行われる。
したがって、ガイドラインは臨床的決定を合理化する上で重要な役割を担っているが、人口の大半をカバーするために構築され、まれな状態の患者をカバーできないため、限界に悩まされている。
さらに、アップデートは長くて高価で、新興疾患やプラクティスには適さない。
方法: ガイドラインに着想を得て, 診断タスクを逐次意思決定問題として定式化し, 深層強化学習(DRL)アルゴリズムを用いて, 電子健康記録(EHR)から正しい診断を得るために, 行動の最適なシーケンスを学習する。
我々は, DRLを人工, 現実的なERHに適用し, 決定経路が決定木のスキーマに従う貧血診断と, 重み付き基準スコアに従う全身性エリテマトーデス(SLE)診断の2つの臨床応用例を開発した。
EHRにおいて頻繁に発生するノイズや欠落データに対する我々のアプローチの頑健さを特に評価する。
結果: いずれの場合も, 不完全なデータが存在する場合には, 従来の分類器と比較して, 最良のDRLアルゴリズムが競合性能を示す。
結論:DRLは診断のためのパーソナライズされた意思決定経路を学ぶ機会を提供する。
自己説明可能なステップバイステップのパスを生成し、最先端のアプローチと比較してその正確性は競争力がある、という2つのユースケースについて説明します。
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