基于强化学习的1型糖尿病胰岛素给药策略研究
Study on insulin administration strategy of type 1 diabetes based on reinforcement learning
1. 东北大学 信息科学与工程学院, 沈阳 110000
2. 东北大学秦皇岛分校 数学与统计学院, 河北 秦皇岛 066000
摘要
1型糖尿病（T1D）患者需要通过外源性胰岛素的输送将血糖（BG）维持在治疗范围内。目前，已有的几种基于模型预测控制和强化学习（RL）的胰岛素给药算法存在样本效率差、奖励机制过于简单、血糖调控效果不佳等问题。为此提出了一种基于强化学习的带有指导网络的胰岛素给药策略（insulin administration strategy with guided network，IASGN），针对给药策略安全性能和快速性的特点，引入累积情节奖励和分类经验回放方法，按照不同的重要性采样权重增加了精英样本池，并基于精英样本池训练给药指导网络，对策略网络进行动作指导，改进了奖励机制，在FDA批准的UVA/Padova T1D模拟器中验证了该方法的性能。结果显示，该方法TIR（time in range）达到了98.21%，TBR（time below range）接近于0，CVGA中所有患者均处于A+B区的安全范围，可以使患者血糖长期处于正常范围内，避免了低血糖的风险，在与基准方法对比中也获得了更好的表现。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1402800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0052
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2765-2769
文章编号: 1001-3695(2023)09-031-2765-05
发布历史
[2023-05-12] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
焦泽辉, 解柏森, 孙福权. 基于强化学习的1型糖尿病胰岛素给药策略研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2765-2769. (Jiao Zehui, Xie Baisen, Sun Fuquan. Study on insulin administration strategy of type 1 diabetes based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2765-2769. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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