投薬制御のためのプライバシ保護機能をもつ安全強化学習法の構築

• 研究課題/領域番号: 24K07555
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 広島工業大学
• 研究代表者: 福永 修一 広島工業大学, 工学部, 准教授 (70402518)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 強化学習 / プライバシ保護 / 投薬制御

研究開始時の研究の概要

本研究では、医療分野において患者に対する投薬治療を自動化するために、投薬制御のためのプライバシ保護機能を持つ安全強化学習法を提案する。強化学習は報酬を最大化する制御則を自律的に獲得する方法であり、提案手法は通常の強化学習に対してプライバシ保護機能と安全性を付加したものである。複数の医療機関に存在する患者のデータをクラウド上に集めて強化学習を行うために、異なる鍵により暗号化可能なアルゴリズムを用いて患者のデータを暗号化する。さらに、投薬量を適切に制御しなければ患者に負担をかけてしまうため、投薬量に制限を加えて強化学習を行うことにより安全性を担保する。