Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Timely Healthcare Interventions

要約

タイムリーな介入と医療成果の向上には、効果的な患者モニタリングが不可欠です。
従来の監視システムは、バイタルサインが変動する複雑で動的な環境に対処するのに苦労することが多く、重大な状態の特定が遅れます。
この課題に対処するために、マルチエージェント深層強化学習 (DRL) を使用した新しい AI 主導の患者監視フレームワークを提案します。
私たちのアプローチでは、心拍数、呼吸、体温などの特定の生理学的特徴の監視に特化した複数の学習エージェントを展開します。
これらのエージェントは、一般的な医療監視環境と対話し、患者の行動パターンを学習し、推定された緊急事態のレベルに基づいて対応する医療緊急チーム (MET) に警告するための情報に基づいた決定を下します。
この研究では、PPG-DaLiA と WESAD の 2 つのデータセットからの実世界の生理学的データと運動データを使用して、提案されたマルチエージェント DRL フレームワークのパフォーマンスを評価します。
この結果を、Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN、DDPG などのいくつかのベースライン モデルや、WISEML や CA-MAQL などのモニタリング フレームワークと比較します。
私たちの実験では、提案された DRL アプローチが他のすべてのベースライン モデルよりも優れており、患者のバイタル サインをより正確にモニタリングできることが実証されました。
さらに、ハイパーパラメータの最適化を実行して、各エージェントの学習プロセスを微調整します。
ハイパーパラメータを最適化することで、学習率と割引係数が向上し、それによって患者の健康状態を監視するエージェントの全体的なパフォーマンスが向上します。

要約(オリジナル)

Effective patient monitoring is vital for timely interventions and improved healthcare outcomes. Traditional monitoring systems often struggle to handle complex, dynamic environments with fluctuating vital signs, leading to delays in identifying critical conditions. To address this challenge, we propose a novel AI-driven patient monitoring framework using multi-agent deep reinforcement learning (DRL). Our approach deploys multiple learning agents, each dedicated to monitoring a specific physiological feature, such as heart rate, respiration, and temperature. These agents interact with a generic healthcare monitoring environment, learn the patients’ behaviour patterns, and make informed decisions to alert the corresponding Medical Emergency Teams (METs) based on the level of emergency estimated. In this study, we evaluate the performance of the proposed multi-agent DRL framework using real-world physiological and motion data from two datasets: PPG-DaLiA and WESAD. We compare the results with several baseline models, including Q-Learning, PPO, Actor-Critic, Double DQN, and DDPG, as well as monitoring frameworks like WISEML and CA-MAQL. Our experiments demonstrate that the proposed DRL approach outperforms all other baseline models, achieving more accurate monitoring of patient’s vital signs. Furthermore, we conduct hyperparameter optimization to fine-tune the learning process of each agent. By optimizing hyperparameters, we enhance the learning rate and discount factor, thereby improving the agents’ overall performance in monitoring patient health status.

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