論文の概要: Robust Learning for Optimal Dynamic Treatment Regimes with Observational Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00221v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 02:33:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 06:46:13.621556
- Title: Robust Learning for Optimal Dynamic Treatment Regimes with Observational Data
- Title（参考訳）: 観測データを用いた最適動的処理規則のロバスト学習
- Authors: Shosei Sakaguchi,
- Abstract要約: 本研究では,各段階の個人に対する最適な治療課題を個人の歴史に基づいて導く,最適な動的治療体制(DTR)の統計的学習について検討する。
逐次的無知を前提とした観測データを用いて最適なDTRを学習するためのステップワイド・ダブル・ロバスト手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many public policies and medical interventions involve dynamics in their treatment assignments, where treatments are sequentially assigned to the same individuals across multiple stages, and the effect of treatment at each stage is usually heterogeneous with respect to the history of prior treatments and associated characteristics. We study statistical learning of optimal dynamic treatment regimes (DTRs) that guide the optimal treatment assignment for each individual at each stage based on the individual's history. We propose a step-wise doubly-robust approach to learn the optimal DTR using observational data under the assumption of sequential ignorability. The approach solves the sequential treatment assignment problem through backward induction, where, at each step, we combine estimators of propensity scores and action-value functions (Q-functions) to construct augmented inverse probability weighting estimators of values of policies for each stage. The approach consistently estimates the optimal DTR if either a propensity score or Q-function for each stage is consistently estimated. Furthermore, the resulting DTR can achieve the optimal convergence rate $n^{-1/2}$ of regret under mild conditions on the convergence rate for estimators of the nuisance parameters.
- Abstract（参考訳）: 多くの公的政策や医療介入は、治療の割り当てにおけるダイナミクスに関係しており、治療は複数の段階にわたって同一個人に順次割り当てられ、各段階における治療の効果は通常、前処理の歴史と関連する特徴に関して異質である。
本研究では,各段階の個人に対する最適な治療課題を個人の歴史に基づいて導く,最適な動的治療体制(DTR)の統計的学習について検討する。
逐次的無知を前提とした観測データを用いて最適なDTRを学習するためのステップワイド・ダブル・ロバスト手法を提案する。
提案手法は,各段階のポリシーの値の逆確率重み付け推定器を構築するために,各段階の確率スコアと行動値関数(Q関数)の推定器を組み合わせることによって,逐次的処理代入問題を解決する。
このアプローチは、各ステージの確率スコアまたはQ関数が一貫して推定される場合、常に最適DTRを推定する。
さらに、結果のDTRは、ニュアンスパラメータの推定器の収束率に関する穏やかな条件下で、最適収束率$n^{-1/2}$の後悔を達成できる。
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