[论文解读] Reinforcement Learning for Intelligent Healthcare Systems: A Comprehensive Survey

Alaa Awad Abdellatif, Naram Mhaisen+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2021

Digital Mental Health InterventionsPsychology被引用 18

一句话总结

本文全面综述了强化学习（RL）在智能医疗（I-health）系统中的应用，重点关注边缘智能、智能核心网络和动态治疗方案。通过整合RL、深度强化学习（DRL）和多智能体强化学习（MARL），优化了慢性病管理和重症监护中的实时决策、降低延迟并提升可扩展性，为下一代医疗系统提供统一框架。

ABSTRACT

The rapid increase in the percentage of chronic disease patients along with the recent pandemic pose immediate threats on healthcare expenditure and elevate causes of death. This calls for transforming healthcare systems away from one-on-one patient treatment into intelligent health systems, to improve services, access and scalability, while reducing costs. Reinforcement Learning (RL) has witnessed an intrinsic breakthrough in solving a variety of complex problems for diverse applications and services. Thus, we conduct in this paper a comprehensive survey of the recent models and techniques of RL that have been developed/used for supporting Intelligent-healthcare (I-health) systems. This paper can guide the readers to deeply understand the state-of-the-art regarding the use of RL in the context of I-health. Specifically, we first present an overview for the I-health systems challenges, architecture, and how RL can benefit these systems. We then review the background and mathematical modeling of different RL, Deep RL (DRL), and multi-agent RL models. After that, we provide a deep literature review for the applications of RL in I-health systems. In particular, three main areas have been tackled, i.e., edge intelligence, smart core network, and dynamic treatment regimes. Finally, we highlight emerging challenges and outline future research directions in driving the future success of RL in I-health systems, which opens the door for exploring some interesting and unsolved problems.

研究动机与目标

• 通过将传统医疗体系转型为智能、可扩展的系统，应对慢性病负担加重和人口老龄化带来的挑战。
• 识别智能医疗系统中的关键挑战，包括实时数据处理、低延迟通信以及动态治疗个性化。
• 综述并分类近期用于医疗应用的强化学习（RL）、深度强化学习（DRL）和多智能体强化学习（MARL）模型。
• 提出一种统一架构，将强化学习与边缘和核心网络集成，以提升决策能力和系统效率。
• 突出强化学习在智能医疗中面临的开放挑战与未来研究方向，特别是在通信效率和重症监护应用方面。

提出的方法

• 对强化学习在智能医疗系统中三个领域的应用进行系统性文献综述：边缘智能、智能核心网络和动态治疗方案。
• 采用分层结构建模智能医疗系统：包括服务、需求、使能技术以及强化学习方法（如Q-learning、DQN、MARL）。
• 将强化学习集成到边缘和云计算基础设施中，以支持远程监测和紧急响应的实时、低延迟决策。
• 应用深度强化学习（DRL）以处理来自物联网和医疗传感器数据的高维状态空间。
• 利用多智能体强化学习（MARL）在具有通信约束的动态、去中心化医疗环境中协调分布式智能体。
• 提出通信高效的MARL设计，在保持性能的同时减少开销，尤其适用于时变无线网络环境。

实验结果

研究问题

• RQ1 在动态和不确定条件下，强化学习如何优化智能医疗系统中的决策？
• RQ2 在基于边缘和核心网络的医疗系统中应用强化学习的关键挑战是什么？如何缓解这些挑战？
• RQ3 基于强化学习的动态治疗方案如何在确保安全性和适应性的同时实现个性化护理？
• RQ4 在医疗领域的多智能体强化学习中，通信效率与策略性能之间的权衡是什么？
• RQ5 在远程手术和重症监护等关键任务医疗应用中，部署强化学习仍面临哪些新兴挑战？

主要发现

• 基于强化学习的解决方案显著提升了智能医疗系统在远程监测和动态治疗个性化方面的实时决策能力。
• 深度强化学习能够有效处理边缘计算环境中来自物联网设备的高维医疗与传感器数据。
• 多智能体强化学习在协调分布式医疗智能体方面展现出潜力，但通信效率仍是主要挑战。
• 通信高效的MARL设计在时变且带宽受限的无线网络中，能有效减少开销并保持性能。
• 强化学习可通过平衡延迟、存储和成本，优化智能医疗系统中的区块链配置，实现安全且可扩展的数据共享。
• 重症监护应用（如远程手术）得益于强化学习在移动边缘计算（MEC）环境中最小化延迟并确保超可靠通信传输的能力。