基于深度强化学习的华法林给药优化
机器学习
2022-12-26 v3
摘要
华法林是一种广泛使用的抗凝剂，治疗窗狭窄。华法林的给药应个体化，因为轻微过量或不足都可能导致灾难性甚至致命的后果。尽管对华法林给药已有大量研究，当前的给药方案仍不尽如人意，尤其是对华法林敏感的患者。我们提出了一种基于深度强化学习的华法林给药模型。为克服给药试验中样本量相对较小的难题，我们使用华法林的药代动力学/药效学（PK/PD）模型来模拟虚拟患者的剂量-反应。将所提算法应用于虚拟测试患者表明，该模型大幅优于一组临床公认的给药方案。我们在第二个 PK/PD 模型上测试了给药方案的鲁棒性，并表明其性能与基线方案组相当。
引用
@article{arxiv.2202.03486,
title = {Optimizing Warfarin Dosing using Deep Reinforcement Learning},
author = {Sadjad Anzabi Zadeh and W. Nick Street and Barrett W. Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.03486},
year = {2022}
}
备注
32 pages (including 3 appendices)