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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04224v2
• Date: Thu, 07 Aug 2025 09:45:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 21:11:55.475069
• 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: 階層型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 私たちのアーキテクチャは、各臓器システムに特化して専用のエージェントを配置します。 本稿では,グローバルレベルと臓器レベルの両方で患者の状態を文脈的に表現する2層状態表現手法を提案する。
• 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: In healthcare, multi-organ system diseases pose unique and significant challenges as they impact multiple physiological systems concurrently, demanding complex and coordinated treatment strategies. Despite recent advancements in the AI based clinical decision support systems, these solutions only focus on individual organ systems, failing to account for complex interdependencies between them. This narrow focus greatly hinders their effectiveness in recommending holistic and clinically actionable treatments in the real world setting. To address this critical gap, we propose a novel Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning (HMARL) framework. Our architecture deploys specialized and dedicated agents for each organ system and facilitates inter-agent communication to enable synergistic decision-making across organ systems. Furthermore, we introduce a dual-layer state representation technique that contextualizes patient conditions at both global and organ-specific levels, improving the accuracy and relevance of treatment decisions. We evaluate our HMARL solution on the task of sepsis management, a common and critical multi-organ disease, using both qualitative and quantitative metrics. Our method learns effective, clinically aligned treatment policies that considerably improve patient survival. We believe this framework represents a significant advancement in clinical decision support systems, introducing the first RL solution explicitly designed for multi-organ treatment recommendations. Our solution moves beyond prevailing simplified, single-organ models that fall short in addressing the complexity of multi-organ diseases.
• Abstract（参考訳）: 医療において、多臓器疾患は、複雑で協調的な治療戦略を必要とする複数の生理的システムに同時に影響を及ぼすため、独特で重要な課題となる。 AIベースの臨床意思決定支援システムの最近の進歩にもかかわらず、これらのソリューションは個々の臓器システムのみに焦点を当てており、それらの間の複雑な相互依存を考慮に入れていない。 この狭い焦点は、現実の環境での全体的かつ臨床的に実行可能な治療を推奨する効果を著しく妨げている。 この限界に対処するために,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。 本アーキテクチャでは,各臓器システムに専門的,専門的なエージェントを配置し,エージェント間通信を容易にし,臓器システム間の相乗的意思決定を可能にする。 さらに,患者状態をグローバルレベルと臓器レベルの両方で文脈的に表現する2層状態表現手法を導入し,治療決定の精度と妥当性を向上する。 定性的および定量的な指標を用いて, 重篤な多臓器疾患である敗血症管理の課題に対するHMARLソリューションの評価を行った。 本手法は,患者の生存率を著しく向上させる,効果的かつ臨床的に整合した治療方針を学習する。 我々は,この枠組みが臨床診断支援システムの大幅な進歩を反映し,多臓器治療推奨のために設計された最初のRLソリューションを導入していると信じている。 私たちのソリューションは、多臓器疾患の複雑さに対処する上で不足する、単純化された単臓器モデルを越えています。

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