【光华讲坛】基于预测信息下的医疗最佳停药研究

主题:基于预测信息下的医疗最佳停药研究

主讲人:新加坡管理大学 郑智超 终身副教授

主持人:统计学院 肖辉教授

时间:2019年7月15日(星期一)上午10:00-11:00

地点:西南财经大学柳林校区通博楼B101会议室

主办单位: 统计学院 科研处


主讲人简介:

郑智超是新加坡管理大学运营管理系终身副教授。他当前的研究方向为基于不确定性下的预测和规划。 他将他的研究应用于医疗保健运营管理、医疗决策、共享经济和供应链管理等领域。他于2009年获得新加坡国立大学应用数学学士学位(一级荣誉),并获得新加坡国立大学决策科学系(现更名为分析与运营系)的管理学博士学位。他在Operations Research, Management Science, Manufacturing & Service Operations Management等国际顶级期刊发表论文多篇。


主要内容:

  机器学习技术的数据可用性和先进性使得对未来的准确预测成为可预见的现实。然而,如何在多阶段医疗决策环境中有效利用预测信息仍未得到充分研究。本文建立了一个离散有限时间的马尔可夫决策过程模型,该模型结合了完善的预测信息,以支持医疗延续的决策。我们使用部分可观测的马尔可夫决策过程将我们的框架扩展到具有预测误差的情况。我们描述了两种情况下的最优策略结构,并表明:知道预测信息可能导致显著不同的决策协议。我们在重症监护室(ICU)通过拔管问题校准和测试我们的模型。利用患者级数据集,我们比较了不同拔管策略的效果,并证明纳入预测信息可以降低拔管失败率,并缩短通气患者的ICU住院时间,特别是对于初始条件较差的患者效果更为明显。