論文の概要: Reward Design For An Online Reinforcement Learning Algorithm Supporting
Oral Self-Care
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07406v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 18:47:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:06:04.255425
- Title: Reward Design For An Online Reinforcement Learning Algorithm Supporting
Oral Self-Care
- Title（参考訳）: 口腔セルフケアを支援するオンライン強化学習アルゴリズムに対する報酬設計
- Authors: Anna L. Trella, Kelly W. Zhang, Inbal Nahum-Shani, Vivek Shetty,
Finale Doshi-Velez, Susan A. Murphy
- Abstract要約: 歯科疾患は、主に予防可能であるにもかかわらず、最も一般的な慢性疾患の1つである。
我々は,移動型プロンプトの配信を最適化し,口腔衛生行動を促進するために,オンライン強化学習(RL)アルゴリズムを開発した。
この論文で論じられたRLアルゴリズムは、口腔衛生実践における患者のエンゲージメントを高める行動戦略を提供する口腔セルフケアアプリであるOralyticsにデプロイされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.283342018185028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dental disease is one of the most common chronic diseases despite being
largely preventable. However, professional advice on optimal oral hygiene
practices is often forgotten or abandoned by patients. Therefore patients may
benefit from timely and personalized encouragement to engage in oral self-care
behaviors. In this paper, we develop an online reinforcement learning (RL)
algorithm for use in optimizing the delivery of mobile-based prompts to
encourage oral hygiene behaviors. One of the main challenges in developing such
an algorithm is ensuring that the algorithm considers the impact of the current
action on the effectiveness of future actions (i.e., delayed effects),
especially when the algorithm has been made simple in order to run stably and
autonomously in a constrained, real-world setting (i.e., highly noisy, sparse
data). We address this challenge by designing a quality reward which maximizes
the desired health outcome (i.e., high-quality brushing) while minimizing user
burden. We also highlight a procedure for optimizing the hyperparameters of the
reward by building a simulation environment test bed and evaluating candidates
using the test bed. The RL algorithm discussed in this paper will be deployed
in Oralytics, an oral self-care app that provides behavioral strategies to
boost patient engagement in oral hygiene practices.
- Abstract（参考訳）: 歯科疾患は、主に予防可能であるにもかかわらず、最も一般的な慢性疾患の1つである。
しかし、最適な口腔衛生に関する専門的なアドバイスはしばしば患者によって忘れられるか放棄される。
したがって、患者は、タイムリーでパーソナライズされたセルフケア行動への奨励の恩恵を受けることができる。
本稿では,移動型プロンプトの配信を最適化し,口腔衛生行動を促進するためのオンライン強化学習(RL)アルゴリズムを開発する。
このようなアルゴリズムを開発する上での大きな課題の1つは、アルゴリズムが将来のアクション(すなわち遅延効果)の有効性に対する現在のアクションの影響を考慮することを保証することである。
ユーザの負担を最小限に抑えつつ、所望の健康効果(すなわち、高品質なブラッシング)を最大化する品質報酬を設計することで、この問題に対処する。
また,シミュレーション環境テストベッドの構築と,テストベッドを用いた候補評価により,報酬の過度パラメータを最適化する手法を強調した。
この論文で論じられたRLアルゴリズムは、口腔衛生実践における患者のエンゲージメントを高める行動戦略を提供する口腔セルフケアアプリであるOralyticsにデプロイされる。
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