Glycemisk kontroll är nödvändig för kritisk vård. Det är dock en utmanande uppgift eftersom det inte har gjorts någon studie på personaliserade optimala strategier för glykemisk kontroll. Detta arbete syftar till att lära sig personliga optimala glykemiska banor för svårt sjuka septiska patienter genom att lära sig datadrivna strategier för att identifiera optimala målblodglukosnivåer som en referens för kliniker. Vi kodade patientstater med hjälp av en sparsam autoencoder och antog en förstärkning lärande paradigm med policy iteration för att lära sig den optimala politiken från data. Vi uppskattade också den förväntade avkastningen enligt policyn från de registrerade glykemiska banorna, som gav en funktion som indikerar sambandet mellan verkliga blodglukosvärden och 90-dagars dödlighet. Detta tyder på att den inlärda optimala politiken skulle kunna minska patienternas uppskattade dödlighet på 90 dagar med 6,3 %, från 31 % till 24,7 %. Resultatet visar att förstärkning lärande med lämplig patientstat kodning kan potentiellt ge optimal glykemisk banor och tillåta kliniker att utforma en personlig strategi för glykemisk kontroll hos septiska patienter.
Senast, baserat på stor skala tillgängliga EHRs, Weng et al. REF kombinerade sparse autoencoder och policy iteration för att förutsäga personlig optimal glykemisk banor för svårt sjuka septiska patienter, vilket minskar 6,3% dödlighet.
Representation and Reinforcement Learning for Personalized Glycemic Control in Septic Patients
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}