22、基于强化学习的药物剂量控制及其在麻醉和癌症治疗中的应用

基于强化学习的药物剂量控制及其在麻醉和癌症治疗中的应用

1. 引言

本文介绍了一种基于强化学习（RL）的方法，用于在静脉药物给药过程中调节多个参数。首先，使用基于RL的Q学习算法来微调重症监护病房（ICU）患者的丙泊酚持续输注，以将患者的双频谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）保持在理想范围内。接着，探讨了使用类似的基于Q学习的控制器来调节具有协同交互作用的不同药物同时给药时的剂量滴定。最后，还提出了一种用于癌症化疗治疗的基于RL的控制器设计策略。

2. 研究动机

2.1 麻醉给药问题

在过去几十年中，麻醉给药这一关键而复杂的任务在临床和计算机模拟试验中得到了广泛研究。常见麻醉剂如丙泊酚和咪达唑仑有多种副作用，过量使用某些麻醉和镇痛药物甚至会导致死亡。ICU患者通常患有多种疾病，需要使用多种药物进行生命支持和治疗，多种药物联合给药时，其作用机制复杂且尚未完全明确，这使得问题极具挑战性。因此，采用适当的闭环控制方法可以提高患者的安全性。

2.2 癌症化疗问题

癌症化疗治疗涉及静脉药物的持续输注。尽管多年来许多类型癌症的相对生存率显著提高，但癌症发病率的稳步上升仍令人担忧。临床医生通常根据既定的治疗方案和指南为患者选择药物类型和剂量，但这种方法存在局限性，需要进行临床和计算机模拟试验来研究新型化疗的有效性和可行性，以制定个性化的药物剂量方案。

2.3 现有控制方法的不足

虽然文献中提出了多种用于静脉药物给药闭环控制的方法，但很少有能引起临床医生的关注。这主要是因为实际临床需求与研究中考虑的情况存在差异。理想的闭环控制器应考虑多种临床现象，如药物相互作用、药物过量和不足