論文の概要: Policy Optimization for Personalized Interventions in Behavioral Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12206v2
- Date: Sat, 30 Sep 2023 17:38:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 19:56:04.231011
- 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。
この問題に対する新たなアプローチとして,政策イテレーションの一段階を近似したDecompPIを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.69967783513041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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 a long-term outcome, where
interventions are costly and capacity-constrained. We assume there exists a
dataset collected from an initial pilot study that we can leverage. We present
a new approach for this problem that we dub DecompPI, which approximates one
step of policy iteration. Implementing DecompPI simply consists of a prediction
task using the dataset, alleviating the need for online experimentation.
DecompPI is a generic model-free algorithm that can be used irrespective of the
underlying patient behavior model. We derive theoretical guarantees on a
simple, special case of the model that is representative of our problem
setting. We establish an approximation ratio for DecompPI with respect to the
improvement beyond a null policy that does not allocate interventions.
Specifically, when the initial policy used to collect the data is randomized,
the approximation ratio of the improvement approaches 1/2 as the intervention
capacity of the initial policy decreases. We show that this guarantee is robust
to estimation errors. We conduct a rigorous empirical case study using
real-world data from a mobile health platform for improving treatment adherence
for tuberculosis. Using a validated simulation model, we demonstrate that
DecompPI can provide the same efficacy as the status quo approach with
approximately half the capacity of interventions. DecompPI is simple and easy
to implement for organizations aiming to improve long-term behavior through
targeted interventions, and this paper demonstrates its strong performance both
theoretically and empirically.
- Abstract（参考訳）: 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て長期的効果を最大化する問題について検討する。
最初のパイロット研究から収集したデータセットが、私たちが活用できると仮定します。
この問題に対する新たなアプローチとして,政策イテレーションの一段階を近似したDecompPIを提案する。
DecompPIの実装は、単にデータセットを使用した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。
DecompPIは、基礎となる患者行動モデルに関係なく使用できる汎用的なモデルフリーアルゴリズムである。
我々は、我々の問題設定を代表するモデルの単純で特別な場合の理論的保証を導出する。
我々は、介入を割り当てないnullポリシーを超えた改善に関して、DecompPIの近似比を確立する。
具体的には、データ収集に使用する初期ポリシーがランダム化されると、初期ポリシーの介入能力が低下するにつれて改善の近似比率が1/2に近づく。
この保証は推定誤差に対して堅牢であることを示す。
我々は, 実世界データを用いた厳密な事例研究を行い, 結核治療の付着性を改善する。
検証されたシミュレーションモデルを用いて、DecompPIは、約半分の介入能力でステータスクオアプローチと同じ効果を提供できることを示した。
DecompPIは,対象とした介入による長期的行動改善を目指す組織に対して,シンプルかつ簡単な実装である。
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