abx_amr_simulator: 抗生物質耐性（AMR）下での抗生物質処方ポリシー最適化のためのシミュレーション環境

要旨: 抗菌薬耐性（AMR）は世界的な健康上の脅威であり、抗生物質の有効性を低下させ、臨床意思決定を複雑にします。この課題に対処するため、abx_amr_simulator を導入します。これは制御された環境内で抗生物質処方と AMR ダイナミクスをモデル化するよう設計された、Python ベースのシミュレーションパッケージで、強化学習（RL）に対応しています。シミュレータは、患者集団、抗生物質特有の AMR 応答曲線、および長期的な耐性管理に対する即時の臨床利益とをバランスさせる報酬関数を指定できるようにします。主な特徴として、患者属性を設定するモジュール設計、リーキー・ボールーン抽象化を用いてモデリングされた抗生物質耐性ダイナミクス、観測ノイズ・バイアス・遅延を通じた部分的観測性を探索するツールが挙げられます。このパッケージは Gymnasium RL API と互換性があり、多様な臨床シナリオ下で RL エージェントを訓練・評価できます。機械学習の観点からは、不確実性の下での逐次意思決定のための設定可能なベンチマーク環境を提供し、ノイズ・バイアス・遅延した観測によって生じる部分的観測性も含みます。カスタマイズ可能で拡張性のあるフレームワークを提供することにより、abx_amr_simulator は現実的な不確実性の下で AMR ダイナミクスを研究し、抗生物質の適正使用戦略を最適化する有用なツールとなります。