論文の概要: Trajectory Inspection: A Method for Iterative Clinician-Driven Design of Reinforcement Learning Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04279v2
• Date: Mon, 21 Dec 2020 19:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:32:57.790323
• Title: Trajectory Inspection: A Method for Iterative Clinician-Driven Design of Reinforcement Learning Studies
• Title（参考訳）: 軌道検査:強化学習研究における反復的臨床駆動設計法
• Authors: Christina X. Ji, Michael Oberst, Sanjat Kanjilal, David Sontag
• Abstract要約: モデルベースRL研究において,臨床医を反復的設計プロセスに組み込むための簡単なアプローチであるトラジェクトリ・インスペクション(trajectory inspection)を強調した。 モデルが予想外のアグレッシブな治療を推奨するか、あるいはその推奨から驚くほどポジティブな結果を期待するかを特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5302127686575435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has the potential to significantly improve clinical decision making. However, treatment policies learned via RL from observational data are sensitive to subtle choices in study design. We highlight a simple approach, trajectory inspection, to bring clinicians into an iterative design process for model-based RL studies. We identify where the model recommends unexpectedly aggressive treatments or expects surprisingly positive outcomes from its recommendations. Then, we examine clinical trajectories simulated with the learned model and policy alongside the actual hospital course. Applying this approach to recent work on RL for sepsis management, we uncover a model bias towards discharge, a preference for high vasopressor doses that may be linked to small sample sizes, and clinically implausible expectations of discharge without weaning off vasopressors. We hope that iterations of detecting and addressing the issues unearthed by our method will result in RL policies that inspire more confidence in deployment.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)は臨床意思決定を著しく改善する可能性がある。 しかし、観察データからRLを介して学んだ治療方針は、研究設計における微妙な選択に敏感である。 モデルベースRL研究の反復的設計プロセスに臨床医を巻き込むための簡単なアプローチである軌道検査を強調した。 モデルが予想外のアグレッシブな治療を推奨するか、あるいはその推奨から驚くほどポジティブな結果を期待するかを特定します。 次に,実科と並行して学習モデルと方針をシミュレーションした臨床経過について検討した。 敗血症管理のためのrlに関する最近の研究にこのアプローチを適用することで、排出に対するモデルバイアス、少量のサンプルサイズに関連付けられる高バソプレッサー線量の選択、および、バソプレッサーを弱めることなく排出を臨床的に目立たない期待を明らかにすることができる。 当社の手法が発見した問題の検出と対処のイテレーションが,デプロイメントに対する信頼性を高めるためのRLポリシをもたらすことを期待しています。

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