論文の概要: Reinforcement Learning in Modern Biostatistics: Constructing Optimal Adaptive Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02605v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 13:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 19:11:16.806605
• Title: Reinforcement Learning in Modern Biostatistics: Constructing Optimal Adaptive Interventions
• Title（参考訳）: 現代統計学における強化学習 : 最適適応的介入の構築
• Authors: Nina Deliu, Joseph Jay Williams and Bibhas Chakraborty
• Abstract要約: 我々は,AI学習のための強化学習手法について,初めて統一的な調査を行った。 動的治療体制の2つのAI領域と、モバイルヘルスにおけるジャスト・イン・タイム適応的介入を橋渡しします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.94548720704463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, reinforcement learning (RL) has acquired a prominent position in the space of health-related sequential decision-making, becoming an increasingly popular tool for delivering adaptive interventions (AIs). However, despite potential benefits, its real-life application is still limited, partly due to a poor synergy between the methodological and the applied communities. In this work, we provide the first unified survey on RL methods for learning AIs, using the common methodological umbrella of RL to bridge the two AI areas of dynamic treatment regimes and just-in-time adaptive interventions in mobile health. We outline similarities and differences between these two AI domains and discuss their implications for using RL. Finally, we leverage our experience in designing case studies in both areas to illustrate the tremendous collaboration opportunities between statistical, RL, and healthcare researchers in the space of AIs.
• Abstract（参考訳）: 近年、強化学習(RL)は、健康関連シーケンシャルな意思決定の領域において顕著な地位を獲得し、適応的介入(AI)を提供するツールとしてますます人気が高まっている。 しかし,応用コミュニティと方法論の相乗効果が乏しいこともあって,現実の応用は依然として限られている。 本研究では、RLの一般的な方法論の傘を用いて、動的治療体制の2つのAI領域と、モバイルヘルスにおけるジャスト・イン・タイム適応的介入を橋渡しする。 これら2つのaiドメイン間の類似点と相違点を概説し、rlの使用意義について論じる。 そして最後に,両分野のケーススタディの設計に私たちの経験を活用して,ais分野における統計的,rl,医療研究者間の膨大なコラボレーションの機会について説明します。

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