論文の概要: Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning for Estimating Dynamic Treatment Regimes with Censored Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06690v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 16:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.564444
• Title: Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning for Estimating Dynamic Treatment Regimes with Censored Outcomes
• Title（参考訳）: 木をベースとした木質強化学習による動的処理レジームの推定
• Abstract要約: Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning (CA-TRL)は、検閲データに関連する複雑さに対処する新しいフレームワークである。 本稿では,SANADエピレプシー・データセットを用いた広範囲なシミュレーションと実世界の応用を通して,その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.877686100899469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Treatment Regimes (DTRs) provide a systematic approach for making sequential treatment decisions that adapt to individual patient characteristics, particularly in clinical contexts where survival outcomes are of interest. Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning (CA-TRL) is a novel framework to address the complexities associated with censored data when estimating optimal DTRs. We explore ways to learn effective DTRs, from observational data. By enhancing traditional tree-based reinforcement learning methods with augmented inverse probability weighting (AIPW) and censoring-aware modifications, CA-TRL delivers robust and interpretable treatment strategies. We demonstrate its effectiveness through extensive simulations and real-world applications using the SANAD epilepsy dataset, where it outperformed the recently proposed ASCL method in key metrics such as restricted mean survival time (RMST) and decision-making accuracy. This work represents a step forward in advancing personalized and data-driven treatment strategies across diverse healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 動的治療規則 (Dynamic Treatment Regimes, DTRs) は、患者の個々の特徴、特に生存結果が関心のある臨床状況に適応するシーケンシャルな治療決定を行うための体系的なアプローチを提供する。 Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning (CA-TRL)は、最適なDTRを推定する際の検閲データに関連する複雑さに対処する新しいフレームワークである。 我々は観測データから効果的なDTRを学習する方法を探究する。 改良された逆確率重み付け(AIPW)と検閲対応の修正により、従来の木に基づく強化学習手法を強化することにより、CA-TRLは堅牢で解釈可能な治療戦略を提供する。 我々は,SANADエピレプシー・データセットを用いた広範囲なシミュレーションと実世界の応用により,その効果を実証し,最近提案されたASCL法を,制限平均生存時間(RMST)や意思決定精度などの重要な指標で上回った。 この取り組みは、さまざまな医療分野におけるパーソナライズされたデータ駆動型治療戦略の前進を示すものだ。

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