論文の概要: Contextualized Policy Recovery: Modeling and Interpreting Medical Decisions with Adaptive Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07918v4
• Date: Tue, 7 May 2024 21:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:10:37.552986
• Title: Contextualized Policy Recovery: Modeling and Interpreting Medical Decisions with Adaptive Imitation Learning
• Title（参考訳）: 文脈化政策回復:適応的模倣学習による医学的決定のモデル化と解釈
• Authors: Jannik Deuschel, Caleb N. Ellington, Yingtao Luo, Benjamin J. Lengerich, Pascal Friederich, Eric P. Xing,
• Abstract要約: 解釈可能な政策学習は、観察された行動から無知な決定ポリシーを推定しようとする。 既存のアプローチは、基本的な決定プロセスを普遍的なポリシーとして表現するため、このトレードオフによって負担される。 我々は,複雑な意思決定プロセスのモデリング問題をマルチタスク学習問題として再構成する,文脈対応型政策回復(CPR)を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.093299601701474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretable policy learning seeks to estimate intelligible decision policies from observed actions; however, existing models force a tradeoff between accuracy and interpretability, limiting data-driven interpretations of human decision-making processes. Fundamentally, existing approaches are burdened by this tradeoff because they represent the underlying decision process as a universal policy, when in fact human decisions are dynamic and can change drastically under different contexts. Thus, we develop Contextualized Policy Recovery (CPR), which re-frames the problem of modeling complex decision processes as a multi-task learning problem, where each context poses a unique task and complex decision policies can be constructed piece-wise from many simple context-specific policies. CPR models each context-specific policy as a linear map, and generates new policy models $\textit{on-demand}$ as contexts are updated with new observations. We provide two flavors of the CPR framework: one focusing on exact local interpretability, and one retaining full global interpretability. We assess CPR through studies on simulated and real data, achieving state-of-the-art performance on predicting antibiotic prescription in intensive care units ($+22\%$ AUROC vs. previous SOTA) and predicting MRI prescription for Alzheimer's patients ($+7.7\%$ AUROC vs. previous SOTA). With this improvement, CPR closes the accuracy gap between interpretable and black-box methods, allowing high-resolution exploration and analysis of context-specific decision models.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能な政策学習は、観察された行動から無知な決定ポリシーを推定しようとするが、既存のモデルは正確性と解釈可能性の間のトレードオフを強制し、人間の意思決定プロセスに関するデータ駆動の解釈を制限する。 基本的に、既存のアプローチは、基本的な決定プロセスが普遍的なポリシーとして表現されているため、このトレードオフによって負担を受けます。 そこで我々は,複雑な意思決定プロセスのモデル化という問題をマルチタスク学習問題として再設計し,各コンテキストが一意なタスクを呈し,複雑な意思決定ポリシーを多くの単純なコンテキスト特異的なポリシーから断片的に構築できるコンテキスト適応型政策回復(CPR)を開発した。 CPRは、コンテキスト固有のポリシーを線形マップとしてモデル化し、コンテキストが新しい観測で更新されるにつれて、新しいポリシーモデル$\textit{on-demand}$を生成する。 我々はCPRフレームワークの2つのフレーバーを提供する。1つは正確な局所的解釈可能性に焦点を当て、もう1つは完全なグローバルな解釈可能性を維持している。 我々は、シミュレーションおよび実データの研究を通じてCPRを評価し、集中治療室での抗生物質処方(+22 %=AUROC vs. 以前のSOTA)の予測とアルツハイマー病患者のMRI処方(+7.7 %=AUROC vs. 以前のSOTA)の予測において最先端のパフォーマンスを達成する。 この改良により、CPRは解釈可能なメソッドとブラックボックスメソッドの精度ギャップを埋め、コンテキスト固有の決定モデルの高精細な探索と分析を可能にする。

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