可解释性强化学习的婴幼儿高频振荡通气智能决策支持系统

可解释性强化学习的婴幼儿高频振荡通气智能决策支持系统

摘要

本文提出了一种基于可解释性强化学习的婴幼儿高频振荡通气智能决策支持系统。该系统结合深度强化学习技术与可解释性人工智能方法，为临床医生提供透明、可信的呼吸机参数调整建议。通过设计专门针对婴幼儿生理特征的奖励函数，构建多层次状态表示空间，并引入注意力机制和决策树解释器，系统能够在保证性能的同时提供决策过程的合理解释。实验结果表明，该系统在模拟环境中能够有效稳定血氧饱和度，降低并发症风险，并为临床决策提供有价值的见解。

关键词：强化学习；可解释人工智能；高频振荡通气；决策支持系统；婴幼儿护理

1. 引言

1.1 研究背景

高频振荡通气是治疗新生儿呼吸窘迫综合征的重要技术，特别适用于传统机械通气无效的严重病例。然而，HFOV参数调节复杂，需要临床医生具备丰富经验和专业知识。不当的参数设置可能导致肺损伤、脑出血等严重并发症。

1.2 研究挑战

当前HFOV决策面临的主要挑战包括：

• 婴幼儿生理系统发育不成熟，对通气参数变化敏感
• 临床决策依赖医生经验，缺乏标准化指导
• 传统机器学习模型缺乏透明度和解释性
• 医疗环境对安全性和可靠性的极高要求

1.3 研究贡献

本文的主要贡献包括：