Reinforcement Learning for Target Zone Blood Glucose Control

📄 arXiv: 2508.03875v1 📥 PDF

作者: David H. Mguni, Jing Dong, Wanrong Yang, Ziquan Liu, Muhammad Salman Haleem, Baoxiang Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出强化学习框架以解决1型糖尿病血糖控制问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 1型糖尿病 血糖控制 个性化治疗 决策支持 生理状态 马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在处理1型糖尿病的血糖控制时，面临干预效果延迟和异质性的问题，难以实现个性化治疗。
  2. 本文提出了一种新颖的强化学习框架，通过结合冲动控制和切换控制，捕捉治疗的复杂时间动态，以支持T1DM的决策制定。
  3. 实验结果表明，该框架在简化的T1DM控制任务中显著降低了血糖水平违规率，从22.4%降至10.8%，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

在医疗保健中，管理生理变量以保持在临床安全的目标区间是一个核心挑战，尤其是对于1型糖尿病（T1DM）等慢性疾病。强化学习（RL）为个性化治疗提供了希望，但在干预的延迟和异质性效果方面面临困难。本文提出了一种新颖的RL框架，旨在研究和支持T1DM技术中的决策制定，如自动胰岛素输送。该方法通过统一两种控制模式，捕捉治疗的复杂时间动态，核心是一个受约束的马尔可夫决策过程，增强了生理状态特征，使得在临床和资源约束下安全地学习策略。该框架考虑了生物学上现实的因素，包括胰岛素衰减，从而生成更符合实际治疗行为的策略。虽然不打算用于临床部署，但本研究为未来安全且具有时间意识的RL在医疗中的应用奠定了基础。我们提供了收敛的理论保证，并在一个简化的T1DM控制任务中展示了经验上的改进，将血糖水平违规率从22.4%（现有技术）降低至最低10.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决1型糖尿病患者在血糖控制中面临的延迟和异质性干预效果的问题。现有方法难以适应复杂的生理动态，导致治疗效果不佳。

核心思路：提出了一种新颖的强化学习框架，通过结合冲动控制和切换控制，能够更好地捕捉治疗的时间动态，支持个性化决策。

技术框架：整体架构包括一个受约束的马尔可夫决策过程，增强了生理状态特征，确保在临床和资源约束下安全地学习策略。主要模块包括状态特征提取、策略学习和决策执行。

关键创新：最重要的创新点在于将冲动控制与切换控制相结合，能够同时处理快速和长期的治疗干预，显著提高了策略的适应性和安全性。

关键设计：在技术细节上，设计了适应生理状态变化的损失函数，并考虑了胰岛素衰减等生物学因素，以确保生成的策略更符合实际治疗行为。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的框架在简化的T1DM控制任务中，成功将血糖水平违规率从22.4%降低至10.8%，展现出显著的性能提升。这一成果为未来在医疗领域应用强化学习提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括慢性病管理、个性化医疗和自动化治疗系统。通过提供一个安全且有效的决策支持框架，能够改善1型糖尿病患者的生活质量，并为未来的医疗技术发展奠定基础。

📄 摘要（原文）

Managing physiological variables within clinically safe target zones is a central challenge in healthcare, particularly for chronic conditions such as Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM). Reinforcement learning (RL) offers promise for personalising treatment, but struggles with the delayed and heterogeneous effects of interventions. We propose a novel RL framework to study and support decision-making in T1DM technologies, such as automated insulin delivery. Our approach captures the complex temporal dynamics of treatment by unifying two control modalities: \textit{impulse control} for discrete, fast-acting interventions (e.g., insulin boluses), and \textit{switching control} for longer-acting treatments and regime shifts. The core of our method is a constrained Markov decision process augmented with physiological state features, enabling safe policy learning under clinical and resource constraints. The framework incorporates biologically realistic factors, including insulin decay, leading to policies that better reflect real-world therapeutic behaviour. While not intended for clinical deployment, this work establishes a foundation for future safe and temporally-aware RL in healthcare. We provide theoretical guarantees of convergence and demonstrate empirical improvements in a stylised T1DM control task, reducing blood glucose level violations from 22.4\% (state-of-the-art) to as low as 10.8\%.