最新の機械学習の成果を1型糖尿病患者の血糖管理に活用
1型糖尿病患者の血糖値を目標範囲内に維持するためのインスリン投与方法について、効果的なクローズドハイブリッドループシステムを使用した研究が増えています。これらのシステムは、従来のアルゴリズムによる制御よりも優れているとされていますが、学習プロセスが不安定になる課題があります。
そこで、ブリストル大学の研究グループは、機械学習の一種である強化学習を使用して血糖管理の精度を向上させることを試みました。強化学習は、患者の血糖変動のデータからアルゴリズムが学習し、良好な血糖管理を実現することができるというものです。
オフライン強化学習による血糖管理の精度向上
研究グループは、FDAに承認されたシミュレーターを使用して30人の仮想患者の血糖管理を評価しました。オフライン強化学習により、従来の機械学習と比較して血糖値を目標範囲内に維持する時間が延長され、低血糖イベントの増加もないままパフォーマンスが向上しました。
強化学習の応用事例
強化学習は、血糖管理だけでなく、自動運転などの分野でも活用が期待されています。そのため、マーケティング担当者としては、これからの強化学習の応用に注目したいと感じています。
&Buzzとしては、血糖管理の精度が向上し、安全かつ効果的な治療法を提供する可能性がある強化学習の応用に期待しており、その進展を見守っていきたいと思います。
