CG-001
バイタルデータと投与情報を用いた術中管理支援のための逆強化学習に基づくイベント予測

◎角　文真・濱上知樹（横浜国大）・眞一弘士・増井健一・大嶽浩司（昭和大病院）

医療分野では術中管理を担う麻酔科医の不足で，手術件数制約等の問題が生じている．そこで，本研究では術中管理ログ(麻酔記録)を活用し，必要な措置を予測・通知する支援システムの実現を試みている．術中管理規則の明示的な付与は困難なため，データドリブンな予測手法を用いた．必要データが少なく長期予測にも有効とされる逆強化学習で，一定時間内に投与量変更が必要な投与物を予測した．逆強化学習モデルには敵対的逆強化学習を用いたが，適用対象の性質上学習・予測が行えない問題があった．そこで，VAEによる次元圧縮と正規分布化，イベント予測報酬を加えこれを可能とした．提案システムを麻酔記録を用いて評価し有効性を確認した．