Hanteringen av invasiv mekanisk ventilation och regleringen av sedering och analgesi under ventilationen utgör en stor del av vården av patienter som tas in på intensivvårdsenheter. Både långvarigt beroende av mekanisk ventilation och för tidig extubering är förknippade med ökad risk för komplikationer och högre sjukhuskostnader, men klinisk uppfattning om det bästa protokollet för avvänjning av patienter utanför en ventilator varierar. Detta arbete syftar till att utveckla ett beslutsstöd verktyg som använder tillgänglig patientinformation för att förutsäga tid till extubation beredskap och att rekommendera en personlig regim av sedering dosering och ventilator stöd. I detta syfte använder vi off-policy förstärkning inlärningsalgoritmer för att bestämma den bästa åtgärden vid en given patienttillstånd från sub-optimala historiska ICU-data. Vi jämför behandlingspolicyer från anpassad Qitering med extremt randomiserade träd och med feedforward neurala nätverk, och visar att de policys inlärda visar löfte i att rekommendera avvänjning protokoll med förbättrade resultat, i termer av minimering hastigheter av reintubation och reglera fysiologisk stabilitet.
REF använde sig av icke-politiskt förstärkande lärande för att förbättra doseringspolicyn inom intensivvården.
A Reinforcement Learning Approach to Weaning of Mechanical Ventilation in Intensive Care Units
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}