Enhancing Sepsis Treatment Strategies: Utilizing Deep Reinforcement Learning and Expert Hybrid Approaches

简介：
本研究探讨利用深度强化学习和专家知识结合的方法优化脓毒症治疗策略，旨在提高治疗效果与患者生存率。 在论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库评论中提到，《表1》中的数据清楚地揭示了幸存者与非幸存者的不平衡问题，这可能导致分类器的预测模型出现偏差。然而，作者并未详细说明他们如何通过应用特定再平衡技术或成本敏感的学习方法来解决这一挑战。 文中提及的数据集被固定划分为75%用于训练和验证，25%留作测试。评论建议可以采用10倍交叉验证以更全面地评估模型性能。此外，《表2》显示作者提出的专家混合（MoE）策略在数值上优于医生、内核及DQN方法的性能，但并未提供相关统计检验来证明这种差异具有显著性。 随机策略在这种情况下会如何表现？是否有一种方式可以衡量这些不同方法之间绩效差距的重要性？ 此外，该论文未提及任何关于其时间效率的信息。具体来说，在训练模型时需要多长时间是一个关键问题。考虑到重症监护病房（ICU）患者治疗方案的即时需求，这样的培训周期对于制定个性化治疗策略而言是否切实可行？众所周知，深度学习和强化学习方法通常因其耗时长而闻名。 综上所述，《表1》中的数据失衡、《表2》中性能差异的重要性以及训练时间问题均是需要进一步探讨的关键点。