論文の概要: Advancing Multi-Organ Disease Care: A Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04224v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 12:26:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 15:55:18.162627
• Title: Advancing Multi-Organ Disease Care: A Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning Framework
• Title（参考訳）: 階層型マルチエージェント強化学習フレームワークによる多臓器疾患ケアの促進
• Authors: Daniel J. Tan, Qianyi Xu, Kay Choong See, Dilruk Perera, Mengling Feng,
• Abstract要約: 多臓器疾患は、複数の臓器系に同時に影響を与えるため、重大な課題を呈する。 本稿では,これらの課題に対処する新しい階層型マルチエージェント強化学習(HMARL)フレームワークを提案する。 このフレームワークは各臓器システムに専用のエージェントを使用し、明示的なエージェント間通信チャネルを通じて動的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.577634519691725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-organ diseases present significant challenges due to their simultaneous impact on multiple organ systems, necessitating complex and adaptive treatment strategies. Despite recent advancements in AI-powered healthcare decision support systems, existing solutions are limited to individual organ systems. They often ignore the intricate dependencies between organ system and thereby fails to provide holistic treatment recommendations that are useful in practice. We propose a novel hierarchical multi-agent reinforcement learning (HMARL) framework to address these challenges. This framework uses dedicated agents for each organ system, and model dynamic through explicit inter-agent communication channels, enabling coordinated treatment strategies across organs. Furthermore, we introduce a dual-layer state representation technique to contextualize patient conditions at various hierarchical levels, enhancing the treatment accuracy and relevance. Through extensive qualitative and quantitative evaluations in managing sepsis (a complex multi-organ disease), our approach demonstrates its ability to learn effective treatment policies that significantly improve patient survival rates. This framework marks a substantial advancement in clinical decision support systems, pioneering a comprehensive approach for multi-organ treatment recommendations.
• Abstract（参考訳）: 多臓器疾患は、複数の臓器系に同時に影響し、複雑で適応的な治療戦略を必要とするため、重大な課題を呈する。 AIによる医療意思決定支援システムの最近の進歩にもかかわらず、既存のソリューションは個々の臓器システムに限定されている。 彼らはしばしば、臓器システム間の複雑な依存関係を無視し、結果として、実際に役立つ包括的な治療勧告の提供に失敗する。 本稿では,これらの課題に対処する新しい階層型マルチエージェント強化学習(HMARL)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、各臓器システムに専用のエージェントを使用し、明示的なエージェント間通信チャネルを通じて動的にモデル化し、臓器間の協調的な治療戦略を可能にする。 さらに, 2層状態表現技術を導入し, 患者状態をさまざまな階層レベルでコンテキスト化し, 治療精度と関連性を高める。 本研究は,敗血症(複雑多臓器疾患)管理の質的,定量的な評価を通じて,患者の生存率を著しく向上させる効果的な治療方針を学習する能力を示す。 この枠組みは、多臓器治療推奨のための包括的アプローチの先駆けとして、臨床意思決定支援システムの大幅な進歩を示す。

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