論文の概要: Reinforcement Learning in Dynamic Treatment Regimes Needs Critical Reexamination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18556v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 20:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:53:00.432646
• Title: Reinforcement Learning in Dynamic Treatment Regimes Needs Critical Reexamination
• Title（参考訳）: 動的治療レジームにおける強化学習 : 批判的再検討の必要性
• Authors: Zhiyao Luo, Yangchen Pan, Peter Watkinson, Tingting Zhu,
• Abstract要約: 動的治療体制におけるオフライン強化学習は 前例のない機会と課題が混在している。 不整合性や潜在的に決定的でない評価指標などの懸念を引用して、動的治療体制におけるRLの適用の再評価を論じる。 評価指標の変化やマルコフ決定過程(MDP)の定式化によって,RLアルゴリズムの性能が著しく変化することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.162274565861427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the rapidly changing healthcare landscape, the implementation of offline reinforcement learning (RL) in dynamic treatment regimes (DTRs) presents a mix of unprecedented opportunities and challenges. This position paper offers a critical examination of the current status of offline RL in the context of DTRs. We argue for a reassessment of applying RL in DTRs, citing concerns such as inconsistent and potentially inconclusive evaluation metrics, the absence of naive and supervised learning baselines, and the diverse choice of RL formulation in existing research. Through a case study with more than 17,000 evaluation experiments using a publicly available Sepsis dataset, we demonstrate that the performance of RL algorithms can significantly vary with changes in evaluation metrics and Markov Decision Process (MDP) formulations. Surprisingly, it is observed that in some instances, RL algorithms can be surpassed by random baselines subjected to policy evaluation methods and reward design. This calls for more careful policy evaluation and algorithm development in future DTR works. Additionally, we discussed potential enhancements toward more reliable development of RL-based dynamic treatment regimes and invited further discussion within the community. Code is available at https://github.com/GilesLuo/ReassessDTR.
• Abstract（参考訳）: 急速に変化する医療分野では、動的治療体制(DTR)におけるオフライン強化学習(RL)の実装は、前例のない機会と課題の混在を示している。 本稿では、DTRの文脈におけるオフラインRLの現状を批判的に検証する。 本稿では,DTRにRLを適用することの再評価について論じる。不整合性,潜在的に不整合性評価指標,ナイーブおよび教師あり学習ベースラインの欠如,既存研究におけるRL定式化の選択の多様さなどの懸念を引用する。 公開されているSepsisデータセットを用いて17,000以上の評価実験を行ったケーススタディにより、RLアルゴリズムの性能は評価指標の変化やマルコフ決定プロセス(MDP)の定式化と大きく異なることを示した。 驚いたことに、いくつかのケースでは、RLアルゴリズムはポリシー評価手法や報酬設計に従属するランダムなベースラインによって超えることができる。 これにより、将来のDTRにおけるより慎重な政策評価とアルゴリズム開発が求められている。 さらに,RLに基づく動的治療体制の信頼性向上に向けた可能性についても検討し,コミュニティ内でさらなる議論を招いた。 コードはhttps://github.com/GilesLuo/ReassessDTRで入手できる。

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