Advancing Multi-Organ Disease Care: A Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning Framework

要約

多臓器疾患は、複数の臓器系に同時に影響を与えるため、重大な課題を抱えており、複雑で適応的な治療戦略が必要です。
AI を活用した医療意思決定支援システムの最近の進歩にもかかわらず、既存のソリューションは個々の臓器系に限定されています。
彼らは臓器系間の複雑な依存関係を無視していることが多く、そのため実際に役立つ総合的な治療の推奨を提供できません。
我々は、これらの課題に対処するための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します。
このフレームワークは、臓器系ごとに専用のエージェントを使用し、明示的なエージェント間通信チャネルを通じて動的モデルを作成し、臓器全体で調整された治療戦略を可能にします。
さらに、患者の状態をさまざまな階層レベルで文脈化するための二層状態表現技術を導入し、治療の精度と関連性を高めます。
敗血症（複雑な多臓器疾患）の管理における広範な定性的および定量的評価を通じて、当社のアプローチは、患者の生存率を大幅に向上させる効果的な治療方針を学習できることを実証しています。
このフレームワークは、臨床意思決定支援システムの大幅な進歩を示し、多臓器治療の推奨に対する包括的なアプローチの先駆けとなります。

要約(オリジナル)

Multi-organ diseases present significant challenges due to their simultaneous impact on multiple organ systems, necessitating complex and adaptive treatment strategies. Despite recent advancements in AI-powered healthcare decision support systems, existing solutions are limited to individual organ systems. They often ignore the intricate dependencies between organ system and thereby fails to provide holistic treatment recommendations that are useful in practice. We propose a novel hierarchical multi-agent reinforcement learning (HMARL) framework to address these challenges. This framework uses dedicated agents for each organ system, and model dynamic through explicit inter-agent communication channels, enabling coordinated treatment strategies across organs. Furthermore, we introduce a dual-layer state representation technique to contextualize patient conditions at various hierarchical levels, enhancing the treatment accuracy and relevance. Through extensive qualitative and quantitative evaluations in managing sepsis (a complex multi-organ disease), our approach demonstrates its ability to learn effective treatment policies that significantly improve patient survival rates. This framework marks a substantial advancement in clinical decision support systems, pioneering a comprehensive approach for multi-organ treatment recommendations.

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