基于强化学习的AI辅助标注器
信号处理
2020-10-13 v3 人工智能
机器学习
摘要
医疗数据同时存在噪声且缺乏真值。在医疗领域中,数据经过清洗与标注后成本随之增加。与其他数据集不同,对准确真值至关重要的医学数据标注需要医学领域专业知识以获得更好的患者预后。本工作中,我们报告了使用强化学习来模拟标注员对医疗事件的决策过程,以实现标注与标记的自动化。该强化智能体基于专家完成的标注来学习标注报警数据。我们的方法在医疗报警数据集上展现出有前景的结果。我们使用专家标注的监测设备数据训练了DQN与A2C智能体。这些RL智能体学习专家标注行为的初步结果令人鼓舞。A2C智能体在学习给定状态中的稀疏事件方面表现更优,从而相比DQN智能体选择了更多正确动作。据我们所知,这是首个用于医疗事件标注自动化的强化学习应用,具有深远的实际用途。
引用
@article{arxiv.1910.02052,
title = {AI Assisted Annotator using Reinforcement Learning},
author = {V. Ratna Saripalli and Gopal Avinash and Dibyajyoti Pati and Michael Potter and Charles W. Anderson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02052},
year = {2020}
}
备注
10 pages