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动态心脏移植分配的策略优化

机器学习 2025-12-16 v1

摘要

心脏移植是治疗Advanced心力衰竭的可行途径,但由于捐赠品短缺,这一拯救生命的选择受到严重限制。尽管最近一项在2018年修订的分配政策,但主要关切是其不充分考虑移植前和移植后死亡风险。本文我们迈出了解决这些缺陷的重要一步。首先,我们使用UNOS的历史数据开发了一个新的模拟器,以便评估和比较不同政策的性能。随后,我们利用我们的模拟器演示,当前的政策在显著优于那些最大化移植后获得年限的政策。此外,我们开发了改进的政策,通过利用势能——我们引入的度量,用于衡量患者在未来分配中的效用——来考虑分配过程的动态本质。我们还展示,即使对捐赠品进行适度的批量处理——这是一种可行的选择——也进一步提高了性能。我们的模拟器还允许我们评估关键且常被忽视的因素,如地理距离以及移植中心拒绝报价的倾向。

关键词

引用

@article{arxiv.2512.12497,
  title  = {Policy Optimization for Dynamic Heart Transplant Allocation},
  author = {Ioannis Anagnostides and Zachary W. Sollie and Arman Kilic and Tuomas Sandholm},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2512.12497},
  year   = {2025}
}

备注

An extended abstract of this paper was presented at the scientific sessions of AHA 2025