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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02605v3
• Date: Sat, 11 May 2024 09:49:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 02:11:16.628514
• Title: Reinforcement Learning in Modern Biostatistics: Constructing Optimal Adaptive Interventions
• Title（参考訳）: 現代バイオ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, Bibhas Chakraborty,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、健康関連意思決定問題において顕著な地位を獲得した。 しかし、実際の応用はまだ限られており、その可能性はまだ実現されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9295094033607825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, reinforcement learning (RL) has acquired a prominent position in health-related sequential decision-making problems, gaining traction as a valuable tool for delivering adaptive interventions (AIs). However, in part due to a poor synergy between the methodological and the applied communities, its real-life application is still limited and its potential is still to be realized. To address this gap, our work provides the first unified technical survey on RL methods, complemented with case studies, for constructing various types of AIs in healthcare. In particular, using the common methodological umbrella of RL, we bridge two seemingly different AI domains, dynamic treatment regimes and just-in-time adaptive interventions in mobile health, highlighting similarities and differences between them and discussing the implications of using RL. Open problems and considerations for future research directions are outlined. Finally, we leverage our experience in designing case studies in both areas to showcase the significant collaborative opportunities between statistical, RL, and healthcare researchers in advancing 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問題において顕著な地位を獲得し、適応的介入(AI)を実現するための貴重なツールとして注目を集めている。 しかし, 方法論と適用コミュニティの相乗効果が乏しいこともあり, 実際の適用は限定的であり, その可能性もまだ実現されていない。 このギャップに対処するため、我々の研究は、医療におけるさまざまなタイプのAIを構築するためのケーススタディと補完するRL手法に関する最初の統一された技術調査を提供する。 特に、RLの一般的な方法論の傘を用いて、2つの異なるAIドメイン、動的治療体制、および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ブリッジし、類似点とそれらの相違点を強調し、RLの使用の意味について議論する。 今後の研究方向性に関するオープンな問題と考察を概説する。 最後に、我々は、両方の分野でケーススタディを設計した経験を活用し、AIの進歩において統計学、RL、医療研究者の間で重要な協力の機会を示す。

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