論文の概要: Robust Learning for Optimal Dynamic Treatment Regimes with Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00221v4
• Date: Wed, 20 Nov 2024 05:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 12:32:40.953804
• 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,各段階における各個人に対する最適な治療課題を,個人の進化史に基づいて導くための最適動的治療体制(DTR)の統計的学習について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Public policies and medical interventions often involve dynamics in their treatment assignments, where individuals receive a series of interventions over multiple stages. We study the 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 evolving history. We propose a doubly robust, classification-based approach to learning the optimal DTR using observational data under the assumption of sequential ignorability. This approach learns the optimal DTR through backward induction. At each step, it constructs an augmented inverse probability weighting (AIPW) estimator of the policy value function and maximizes it to learn the optimal policy for the corresponding stage. We show that the resulting DTR can achieve an optimal convergence rate of $n^{-1/2}$ for welfare regret under mild convergence conditions on estimators of the nuisance components.
• Abstract（参考訳）: 公共政策や医療介入は、しばしば治療の課題においてダイナミックスを伴い、個人は複数の段階にわたって一連の介入を受ける。 本研究では,各段階における各個人に対する最適な治療課題を,個人の進化史に基づいて導くための最適動的治療体制(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2つの頑健な分類に基づくアプローチを提案する。 このアプローチは、後方誘導により最適なDTRを学習する。 各ステップにおいて、ポリシ値関数の強化逆確率重み付け(AIPW)推定器を構築し、それを最大化し、対応するステージの最適ポリシーを学習する。 得られたDTRは,n^{-1/2}$の最適収束率を,ニュアンス成分の推定値に対する軽度収束条件下で達成できることを示す。

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