論文の概要: Ambiguous Dynamic Treatment Regimes: A Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04571v4
- Date: Mon, 5 Jun 2023 16:32:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 05:51:28.625206
- Title: Ambiguous Dynamic Treatment Regimes: A Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: 曖昧な動的治療規則:強化学習アプローチ
- Authors: Soroush Saghafian
- Abstract要約: 動的処理レジーム(DTR)は、このプロセスの形式化のために広く研究されている。
最適な治療体制を効率的に学習するための強化学習法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A main research goal in various studies is to use an observational data set
and provide a new set of counterfactual guidelines that can yield causal
improvements. Dynamic Treatment Regimes (DTRs) are widely studied to formalize
this process. However, available methods in finding optimal DTRs often rely on
assumptions that are violated in real-world applications (e.g., medical
decision-making or public policy), especially when (a) the existence of
unobserved confounders cannot be ignored, and (b) the unobserved confounders
are time-varying (e.g., affected by previous actions). When such assumptions
are violated, one often faces ambiguity regarding the underlying causal model.
This ambiguity is inevitable, since the dynamics of unobserved confounders and
their causal impact on the observed part of the data cannot be understood from
the observed data. Motivated by a case study of finding superior treatment
regimes for patients who underwent transplantation in our partner hospital and
faced a medical condition known as New Onset Diabetes After Transplantation
(NODAT), we extend DTRs to a new class termed Ambiguous Dynamic Treatment
Regimes (ADTRs), in which the causal impact of treatment regimes is evaluated
based on a "cloud" of causal models. We then connect ADTRs to Ambiguous
Partially Observable Mark Decision Processes (APOMDPs) and develop
Reinforcement Learning methods, which enable using the observed data to
efficiently learn an optimal treatment regime. We establish theoretical results
for these learning methods, including (weak) consistency and asymptotic
normality. We further evaluate the performance of these learning methods both
in our case study and in simulation experiments.
- Abstract（参考訳）: 様々な研究における主要な研究目標は、観測データセットを使用して、因果改善をもたらす新しい反事実ガイドラインを提供することである。
動的処理レジーム(DTR)はこのプロセスの形式化のために広く研究されている。
しかし、最適なDTRを見つけるための有効な方法は、現実世界の応用(例えば医療意思決定や公共政策)に違反する仮定に依存することが多い。
(a)観察されていない共同創設者の存在を無視することができない。
(b)未観測の共同設立者は、時間的変化がある(例えば、以前の行動の影響)。
このような仮定が破られると、基礎となる因果モデルに関する曖昧さに直面することが多い。
この曖昧さは、観測されていない共同創設者のダイナミクスと、観測されたデータの一部に対する因果的影響が、観測されたデータから理解できないため、避けられない。
当院で移植を施行し,移植後新発症糖尿病(nodat)として知られる疾患に直面する患者に対して優れた治療体制を見いだした症例研究により,dtrsをadtrs(ambiguous dynamic treatment regimes)という新しい分類に拡張し,治療体制の因果影響を因果モデルの「クラウド」に基づいて評価した。
次に、ADTRをAmbiguous partial Observable Mark Decision Processs (APOMDPs)に接続し、観測データを用いて最適な治療体制を効率的に学習する強化学習法を開発する。
本研究では,(弱)一貫性と漸近正規性を含むこれらの学習方法に関する理論的結果を確立する。
ケーススタディとシミュレーション実験の両方において,これらの学習手法の性能を更に評価する。
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