論文の概要: Feasibility-Guided Fair Adaptive Offline Reinforcement Learning for Medicaid Care Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09655v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 17:50:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.500255
• Title: Feasibility-Guided Fair Adaptive Offline Reinforcement Learning for Medicaid Care Management
• Title（参考訳）: メディケイドケアマネジメントのための適合型公正オフライン強化学習の実現可能性
• Authors: Sanjay Basu, Sadiq Y. Patel, Parth Sheth, Bhairavi Muralidharan, Namrata Elamaran, Aakriti Kinra, Rajaie Batniji,
• Abstract要約: FG-FARL(Fasibility-Guided Fair Adaptive Reinforcement Learning)を紹介する。 FG-FARLは、保護されたサブグループ間で選択された公正目標(カバーまたは害)を等化しながら、グループごとの安全閾値を校正し、害を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5635627702544692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Feasibility-Guided Fair Adaptive Reinforcement Learning (FG-FARL), an offline RL procedure that calibrates per-group safety thresholds to reduce harm while equalizing a chosen fairness target (coverage or harm) across protected subgroups. Using de-identified longitudinal trajectories from a Medicaid population health management program, we evaluate FG-FARL against behavior cloning (BC) and HACO (Hybrid Adaptive Conformal Offline RL; a global conformal safety baseline). We report off-policy value estimates with bootstrap 95% confidence intervals and subgroup disparity analyses with p-values. FG-FARL achieves comparable value to baselines while improving fairness metrics, demonstrating a practical path to safer and more equitable decision support.
• Abstract（参考訳）: FG-FARL(Fasibility-Guided Fair Adaptive Reinforcement Learning, FG-FARL)は、グループごとの安全基準を校正し、保護されたサブグループ間で選択された公正目標(カバーまたは害)を等化しながら、害を軽減するオフラインRL手順である。 メディケイドの健康管理プログラムから分離された縦方向軌跡を用いて,行動クローニング(BC)とHACO(Hybrid Adaptive Conformal Offline RL,グローバルコンフォーマル安全基準)に対するFG-FARLの評価を行った。 ブートストラップ95%の信頼区間とp値を用いたサブグループ不均一性分析によるオフ政治価値推定を報告する。 FG-FARLは、基準値に匹敵する値を達成し、公正度指標を改善し、より安全で公平な意思決定支援のための実践的な道を示す。

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