論文の概要: Precise Insulin Delivery for Artificial Pancreas: A Reinforcement Learning Optimized Adaptive Fuzzy Control Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06701v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 17:34:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:03.940082
• Title: Precise Insulin Delivery for Artificial Pancreas: A Reinforcement Learning Optimized Adaptive Fuzzy Control Approach
• Title（参考訳）: 人工膵の精密インスリンデリバリー:適応型ファジィ制御アプローチの強化学習
• Authors: Omar Mameche, Abdelhadi Abedou, Taqwa Mezaache, Mohamed Tadjine,
• Abstract要約: 本稿では,1型高木-菅野ファジィ制御器のパラメータを最適化するための強化学習の適用について検討する。 本研究は, 食事サイズやタイミングの変動に対して, 制御器の頑健性を大幅に向上させることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the application of reinforcement learning to optimize the parameters of a Type-1 Takagi-Sugeno fuzzy controller, designed to operate as an artificial pancreas for Type 1 diabetes. The primary challenge in diabetes management is the dynamic nature of blood glucose levels, which are influenced by several factors such as meal intake and timing. Traditional controllers often struggle to adapt to these changes, leading to suboptimal insulin administration. To address this issue, we employ a reinforcement learning agent tasked with adjusting 27 parameters of the Takagi-Sugeno fuzzy controller at each time step, ensuring real-time adaptability. The study's findings demonstrate that this approach significantly enhances the robustness of the controller against variations in meal size and timing, while also stabilizing glucose levels with minimal exogenous insulin. This adaptive method holds promise for improving the quality of life and health outcomes for individuals with Type 1 diabetes by providing a more responsive and precise management tool. Simulation results are given to highlight the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1型糖尿病の人工膵として機能する1型高木・菅野ファジィコントローラのパラメータを最適化するための強化学習の適用について検討する。 糖尿病管理における主な課題は血糖値の動的性質であり、食事摂取やタイミングといったいくつかの要因の影響を受けている。 伝統的なコントローラーはしばしばこれらの変化に適応するのに苦労し、至適のインスリン投与に繋がる。 この問題に対処するために,高木・菅野ファジィコントローラの27パラメータを各ステップで調整し,リアルタイム適応性を確保する強化学習エージェントを用いた。 研究によると、このアプローチは食事の大きさやタイミングの変動に対して、コントロールの堅牢性を著しく向上する一方で、インスリンを最小限に抑えることでグルコース濃度を安定化させる。 本発明の適応方法は、より応答性が高く正確な管理ツールを提供することにより、タイプ1糖尿病患者の生活の質と健康結果を改善することを約束する。 提案手法の有効性を明らかにするためのシミュレーション結果が得られた。

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