論文の概要: Toward an Integrated Decision Making Framework for Optimized Stroke Diagnosis with DSA and Treatment under Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16962v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 03:01:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 14:53:14.772712
- Title: Toward an Integrated Decision Making Framework for Optimized Stroke Diagnosis with DSA and Treatment under Uncertainty
- Title（参考訳）: DSAによる最適ストローク診断と不確実性治療のための統合的意思決定フレームワークの実現に向けて
- Authors: Nur Ahmad Khatim, Ahmad Azmul Asmar Irfan, Amaliya Mata'ul Hayah, Mansur M. Arief,
- Abstract要約: DSA (Digital Subtraction Angiography) などの最近の診断法は, 高コストと侵襲性による限界に直面している。
本稿では,部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)フレームワークを用いた新しい手法を提案する。
本モデルは,脳卒中診断における不確かさを考慮に入れた意思決定アルゴリズムと,高度な診断ツールと治療アプローチを統合した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study addresses the challenge of stroke diagnosis and treatment under uncertainty, a critical issue given the rapid progression and severe consequences of stroke conditions such as aneurysms, arteriovenous malformations (AVM), and occlusions. Current diagnostic methods, including Digital Subtraction Angiography (DSA), face limitations due to high costs and its invasive nature. To overcome these challenges, we propose a novel approach using a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) framework. Our model integrates advanced diagnostic tools and treatment approaches with a decision-making algorithm that accounts for the inherent uncertainties in stroke diagnosis. Our approach combines noisy observations from CT scans, Siriraj scores, and DSA reports to inform the subsequent treatment options. We utilize the online solver DESPOT, which employs tree-search methods and particle filters, to simulate potential future scenarios and guide our strategies. The results indicate that our POMDP framework balances diagnostic and treatment objectives, striking a tradeoff between the need for precise stroke identification via invasive procedures like DSA and the constraints of limited healthcare resources that necessitate more cost-effective strategies, such as in-hospital or at-home observation, by relying only relying on simulation rollouts and not imposing any prior knowledge. Our study offers a significant contribution by presenting a systematic framework that optimally integrates diagnostic and treatment processes for stroke and accounting for various uncertainties, thereby improving care and outcomes in stroke management.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,大動脈瘤,動静脈奇形(AVM),閉塞などの脳卒中症状の急激な進行と重症化を考慮し,不確実性下での脳卒中診断と治療の課題に対処する。
DSA (Digital Subtraction Angiography) などの最近の診断法は, 高コストと侵襲性による限界に直面している。
これらの課題を克服するために、我々は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)フレームワークを用いた新しいアプローチを提案する。
本モデルは,脳卒中診断に固有の不確実性を考慮した意思決定アルゴリズムと,高度な診断ツールと治療アプローチを統合した。
提案手法では,CTスキャン,Sirirajスコア,DSAレポートからノイズを抽出し,その後の治療法について報告する。
木探索法と粒子フィルタを用いたオンライン解法DESPOTを用いて,今後のシナリオをシミュレートし,戦略を導出する。
以上の結果から,POMDPフレームワークは診断と治療の目標のバランスを保ち,DSAなどの侵襲的手順による正確な脳卒中診断の必要性と,院内や在宅観察のようなより費用対効果の高い戦略を必要とする限られた医療資源の制約とのトレードオフを,シミュレーションロールアウトにのみ依存し,事前知識を含まないことで達成した。
本研究は,脳卒中診断と治療のプロセスを最適に統合し,さまざまな不確実性を考慮し,脳卒中管理におけるケアと成果を改善するための体系的枠組みを提示することによって,重要な貢献を提供する。
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