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首页> 外文会议>International Conference on Control, Decision and Information Technologies >Reinforcement learning-based control for combined infusion of sedatives and analgesics
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Reinforcement learning-based control for combined infusion of sedatives and analgesics

机译：基于强化学习的镇静剂和镇痛药组合输注控制

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The focus of several clinical trials and research in the area of clinical pharmacology is to fine tune the drug dosing in the phase of additive, antagonistic, and synergistic drug interactive effects. It is important to consider the interactive effects of the drugs to restrict the drug usage to the optimal level required to achieve certain therapeutic effects. Such optimal drug dosing methods will minimize the adverse drug effects and cost associated with the treatment. In this paper, we discuss the use of a reinforcement learning (RL)-based controller to fine tune the drug titration while different drugs with interactive effects are administrated simultaneously. We demonstrate the efficacy of the method by using 25 simulated patients for the simultaneous infusion of a sedative and analgesic drug which has synergistic interactive effect.
机译：在临床药理学领域中的一些临床试验和研究的重点是在加性，拮抗性和协同性药物相互作用的阶段微调药物剂量。重要的是要考虑药物的相互作用，以将药物的使用限制在达到某些治疗效果所需的最佳水平。这种最佳的药物剂量方法将使药物的不良作用和与治疗有关的费用降到最低。在本文中，我们讨论了使用基于强化学习（RL）的控制器来微调药物滴定，同时同时管理具有交互作用的不同药物。我们通过使用25名模拟患者同时输注具有协同相互作用的镇静和止痛药物来证明该方法的有效性。

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