論文の概要: Safe and Interpretable Estimation of Optimal Treatment Regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15333v2
• Date: Mon, 1 Apr 2024 14:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 12:42:49.406632
• Title: Safe and Interpretable Estimation of Optimal Treatment Regimes
• Title（参考訳）: 最適処理基準の安全かつ解釈可能な推定法
• Authors: Harsh Parikh, Quinn Lanners, Zade Akras, Sahar F. Zafar, M. Brandon Westover, Cynthia Rudin, Alexander Volfovsky,
• Abstract要約: 我々は、最適な治療体制を特定するための安全かつ解釈可能な枠組みを運用する。 本研究は患者の医療歴と薬理学的特徴に基づくパーソナライズされた治療戦略を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.257304443780434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent statistical and reinforcement learning methods have significantly advanced patient care strategies. However, these approaches face substantial challenges in high-stakes contexts, including missing data, inherent stochasticity, and the critical requirements for interpretability and patient safety. Our work operationalizes a safe and interpretable framework to identify optimal treatment regimes. This approach involves matching patients with similar medical and pharmacological characteristics, allowing us to construct an optimal policy via interpolation. We perform a comprehensive simulation study to demonstrate the framework's ability to identify optimal policies even in complex settings. Ultimately, we operationalize our approach to study regimes for treating seizures in critically ill patients. Our findings strongly support personalized treatment strategies based on a patient's medical history and pharmacological features. Notably, we identify that reducing medication doses for patients with mild and brief seizure episodes while adopting aggressive treatment for patients in intensive care unit experiencing intense seizures leads to more favorable outcomes.
• Abstract（参考訳）: 近年の統計的・強化的学習法は, 医療戦略が著しく進歩している。 しかし、これらのアプローチは、欠落データ、固有の確率性、解釈可能性と患者の安全性に対する重要な要件など、高い視点のコンテキストにおいて重大な課題に直面している。 我々の研究は、最適な治療体制を特定するための安全かつ解釈可能な枠組みを運用している。 本手法では, 同様の医学的, 薬理学的特徴を持つ患者をマッチングし, 補間により最適な方針を立案する。 複雑な設定であっても最適なポリシーを識別するフレームワークの能力を実証するために、包括的なシミュレーション研究を行う。 最終的に、重篤な患者に発作を治療するための体制を研究するために、我々のアプローチを運用する。 本研究は患者の医療歴と薬理学的特徴に基づくパーソナライズされた治療戦略を強く支持する。 特に,集中治療室で重篤な発作を経験する患者に対して攻撃的治療を施し,軽度・短時間の発作エピソードに対する服薬量を減少させることが,より良好な結果をもたらすことを確認した。

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