Deep Reinforcement Learning Empowered Activity-Aware Dynamic Health Monitoring Systems

📄 arXiv: 2401.10794v1 📥 PDF

作者: Ziqiaing Ye, Yulan Gao, Yue Xiao, Zehui Xiong, Dusit Niyato

分类: cs.LG, cs.CY

发布日期: 2024-01-19

💡 一句话要点

提出动态活动感知健康监测策略以优化医疗监测效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 健康监测 动态监测 活动识别 智能医疗 SlowFast模型 成本效率

📋 核心要点

  1. 现有健康监测方法往往导致资源浪费，因其同时跟踪多个不相关的健康指标。
  2. 本文提出的DActAHM策略通过深度强化学习和SlowFast模型，动态调整监测指标以适应用户活动。
  3. 实验结果显示，DActAHM在监测性能上比固定监测策略的最佳基线提高了27.3%。

📝 摘要（中文）

在智能医疗领域，健康监测利用多种工具和技术分析患者的实时生物信号数据，以便及时采取措施和干预。现有监测方法假设医疗设备同时跟踪多个健康指标，导致资源浪费和无关数据的收集。为此，本文提出了一种动态活动感知健康监测策略（DActAHM），基于深度强化学习（DRL）和SlowFast模型，旨在优化监测性能与成本效率的平衡。DActAHM通过SlowFast模型高效识别个体活动，并根据识别的活动调整健康指标监测。实验结果表明，DActAHM在监测性能上比现有最佳基线提高了27.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有健康监测方法中资源浪费和无关数据收集的问题。这些方法通常假设医疗设备同时跟踪多个健康指标，导致监测效率低下。

核心思路：DActAHM策略通过结合深度强化学习和SlowFast模型，动态识别用户活动并相应调整监测指标，从而实现高效的健康监测。这样的设计能够确保监测的相关性和准确性。

技术框架：DActAHM的整体架构包括两个主要模块：首先，使用SlowFast模型识别用户的活动；其次，基于识别的活动，利用深度强化学习优化健康指标的监测策略。

关键创新：DActAHM的核心创新在于其动态调整监测指标的能力，与传统固定监测策略相比，能够显著提高监测的相关性和效率。

关键设计：在技术细节上，DActAHM采用了特定的损失函数来优化监测策略，并通过深度强化学习算法不断更新监测参数，以适应不同的用户活动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DActAHM在监测性能上比现有最佳基线提高了27.3%。这一显著提升展示了动态活动感知策略在健康监测中的有效性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能医疗、老年人健康监测和慢性病管理等。通过优化健康监测策略，DActAHM能够提高患者的健康管理效率，降低医疗成本，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In smart healthcare, health monitoring utilizes diverse tools and technologies to analyze patients' real-time biosignal data, enabling immediate actions and interventions. Existing monitoring approaches were designed on the premise that medical devices track several health metrics concurrently, tailored to their designated functional scope. This means that they report all relevant health values within that scope, which can result in excess resource use and the gathering of extraneous data due to monitoring irrelevant health metrics. In this context, we propose Dynamic Activity-Aware Health Monitoring strategy (DActAHM) for striking a balance between optimal monitoring performance and cost efficiency, a novel framework based on Deep Reinforcement Learning (DRL) and SlowFast Model to ensure precise monitoring based on users' activities. Specifically, with the SlowFast Model, DActAHM efficiently identifies individual activities and captures these results for enhanced processing. Subsequently, DActAHM refines health metric monitoring in response to the identified activity by incorporating a DRL framework. Extensive experiments comparing DActAHM against three state-of-the-art approaches demonstrate it achieves 27.3% higher gain than the best-performing baseline that fixes monitoring actions over timeline.