Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep Reinforcement Learning

解决问题：该论文试图解决的问题是利用深度强化学习算法从电子健康记录中提取诊断路径。传统的诊断指南虽然可以规范临床决策，但对于罕见病例或具有多种病理的患者可能无法指导正确的诊断，而且更新成本高昂。因此，该论文提出了一种基于深度强化学习算法的新思路。

关键思路：该论文的关键思路是将诊断任务视为一个序列决策问题，并研究使用深度强化学习算法从电子健康记录中学习诊断的最优序列。该论文采用了多种深度强化学习算法，并与传统分类器进行了比较。实验结果表明，基于Dueling DQN with Prioritized Experience Replay和Dueling Double DQN with Prioritized Experience Replay的深度强化学习算法表现最好，且能够逐步生成指导或解释决策过程的诊断路径。

其他亮点：该论文的实验采用了合成但逼真的数据集，用于不同ially诊断贫血及其亚型，并特别评估了各种方法对噪声和缺失数据的鲁棒性。此外，该论文还提出了一种新的基于深度强化学习算法的诊断思路，为临床决策提供了新的可能性。然而，该论文并未提供开源代码。

关于作者：Lillian Muyama, Antoine Neuraz和Adrien Coulet是本文的主要作者。他们分别来自法国巴黎第五大学、法国国家医学研究院和瑞士洛桑大学。在过去的研究中，Lillian Muyama主要关注医疗数据挖掘和机器学习；Antoine Neuraz的研究重点是医疗本体论、医疗知识表示和医疗数据挖掘；Adrien Coulet则致力于开发基于知识的医疗决策支持系统。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  1. "A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem"，作者：Jianing Wang，机构：加州大学伯克利分校；
  2. "A Deep Reinforcement Learning Approach for Dynamic Pricing in E-commerce"，作者：Shiyong Lu，机构：南京大学；
  3. "Deep Reinforcement Learning for Dynamic Treatment Regimes on Medical Registry Data"，作者：Sheng Zhang，机构：佐治亚大学。

论文摘要：本文的目的是从电子病历中提取诊断路径。临床诊断指南旨在规定可能导致诊断的步骤。指南可以使临床决策合理化和规范化，但存在缺点，因为它们的建立是为了涵盖大多数人群，可能无法指导罕见病或多种病理情况的患者做出正确诊断。此外，它们的更新需要时间和成本，使其不适用于新兴实践。受指南的启发，我们将诊断任务形式化为一个顺序决策问题，并研究使用在电子病历上训练的深度强化学习（DRL）算法来学习获得正确诊断所需的最佳观察序列。由于DRL算法的多样性和它们对上下文的敏感性，我们考虑了几种方法和设置，并将它们与经典分类器进行了比较。我们在一个合成但逼真的数据集上进行了实验，以不同诊断贫血及其亚型，并特别评估了各种方法对噪声和缺失数据的鲁棒性，因为这些在电子病历中很常见。在DRL算法中，具有优先经验重放的Dueling DQN和Dueling Double DQN表现最佳且最稳定。在存在不完美数据的情况下，与分类器（随机森林和XGBoost）相比，DRL算法表现具有竞争力但不太稳定；尽管它们可以逐步生成指向建议诊断的路径，从而可以指导或解释决策过程。

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