論文の概要: Policy Optimization for Personalized Interventions in Behavioral Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12206v1
- Date: Tue, 21 Mar 2023 21:42:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 16:07:31.060110
- Title: Policy Optimization for Personalized Interventions in Behavioral Health
- Title（参考訳）: 行動保健における個人化介入の政策最適化
- Authors: Jackie Baek, Justin J. Boutilier, Vivek F. Farias, Jonas Oddur
Jonasson, Erez Yoeli
- Abstract要約: デジタルプラットフォームを通じて提供される行動的健康介入は、健康結果を大幅に改善する可能性がある。
患者に対するパーソナライズされた介入を最適化して長期的効果を最大化する問題について検討した。
ポリシー反復の1ステップを近似したDecompPIをダブした新しいアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7973593768859457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Problem definition: Behavioral health interventions, delivered through
digital platforms, have the potential to significantly improve health outcomes,
through education, motivation, reminders, and outreach. We study the problem of
optimizing personalized interventions for patients to maximize some long-term
outcome, in a setting where interventions are costly and capacity-constrained.
Methodology/results: This paper provides a model-free approach to solving
this problem. We find that generic model-free approaches from the reinforcement
learning literature are too data intensive for healthcare applications, while
simpler bandit approaches make progress at the expense of ignoring long-term
patient dynamics. We present a new algorithm we dub DecompPI that approximates
one step of policy iteration. Implementing DecompPI simply consists of a
prediction task from offline data, alleviating the need for online
experimentation. Theoretically, we show that under a natural set of structural
assumptions on patient dynamics, DecompPI surprisingly recovers at least 1/2 of
the improvement possible between a naive baseline policy and the optimal
policy. At the same time, DecompPI is both robust to estimation errors and
interpretable. Through an empirical case study on a mobile health platform for
improving treatment adherence for tuberculosis, we find that DecompPI can
provide the same efficacy as the status quo with approximately half the
capacity of interventions.
Managerial implications: DecompPI is general and is easily implementable for
organizations aiming to improve long-term behavior through targeted
interventions. Our case study suggests that the platform's costs of deploying
interventions can potentially be cut by 50%, which facilitates the ability to
scale up the system in a cost-efficient fashion.
- Abstract（参考訳）: 問題定義: デジタルプラットフォームを通じて提供される行動的健康介入は、教育、モチベーション、リマインダー、アウトリーチを通じて、健康成果を著しく改善する可能性がある。
本研究では,患者に対するパーソナライズされた介入を最適化し,長期的効果を最大化する問題について検討する。
methodology/results: この問題を解決するためのモデルフリーなアプローチを提供する。
強化学習文献からの一般的なモデルフリーアプローチは、医療応用にはデータ集約的すぎるが、より単純なバンディットアプローチは、長期患者のダイナミクスを無視して進歩する。
我々は,ポリシー反復の一ステップを近似する新しいアルゴリズムを提案する。
DecompPIの実装は単にオフラインデータからの予測タスクで構成され、オンライン実験の必要性を軽減する。
理論的には、患者動態に関する自然な仮定の下で、DecompPIは、素早い基本方針と最適方針の間の改善の少なくとも1/2を驚くほど回復させる。
同時に、decomppiは推定エラーに対して頑健であり、解釈可能である。
結核に対する治療適応性を改善するための移動型健康プラットフォームに関する実証研究を通じて,DecompPIは介入能力の約半分で,現状のクオと同等の有効性を提供できることがわかった。
管理的意味: decomppiは一般的であり、ターゲットとした介入を通じて長期的な行動を改善することを目的とした組織に容易に実装できる。
当社のケーススタディでは、プラットフォームが介入するコストを50%削減できる可能性があり、コスト効率のよい方法でシステムをスケールアップできる可能性が示唆されています。
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