論文の概要: Causal Reinforcement Learning based Agent-Patient Interaction with Clinical Domain Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00048v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 22:38:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.407605
• Title: Causal Reinforcement Learning based Agent-Patient Interaction with Clinical Domain Knowledge
• Title（参考訳）: 因果強化学習に基づくエージェント・パティエント相互作用と臨床領域知識
• Authors: Wenzheng Zhao, Ran Zhang, Ruth Palan Lopez, Shu-Fen Wung, Fengpei Yuan,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、データが不足している認知症ケアなど、適応的な医療介入において重大な課題に直面している。 本稿では、因果発見と推論をポリシー最適化に明示的に統合する、因果構造対応強化学習(CRL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2434118923825483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) faces significant challenges in adaptive healthcare interventions, such as dementia care, where data is scarce, decisions require interpretability, and underlying patient-state dynamic are complex and causal in nature. In this work, we present a novel framework called Causal structure-aware Reinforcement Learning (CRL) that explicitly integrates causal discovery and reasoning into policy optimization. This method enables an agent to learn and exploit a directed acyclic graph (DAG) that describes the causal dependencies between human behavioral states and robot actions, facilitating more efficient, interpretable, and robust decision-making. We validate our approach in a simulated robot-assisted cognitive care scenario, where the agent interacts with a virtual patient exhibiting dynamic emotional, cognitive, and engagement states. The experimental results show that CRL agents outperform conventional model-free RL baselines by achieving higher cumulative rewards, maintaining desirable patient states more consistently, and exhibiting interpretable, clinically-aligned behavior. We further demonstrate that CRL's performance advantage remains robust across different weighting strategies and hyperparameter settings. In addition, we demonstrate a lightweight LLM-based deployment: a fixed policy is embedded into a system prompt that maps inferred states to actions, producing consistent, supportive dialogue without LLM finetuning. Our work illustrates the promise of causal reinforcement learning for human-robot interaction applications, where interpretability, adaptiveness, and data efficiency are paramount.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、認知症ケア、データ不足、決定には解釈可能性が必要であり、根底にある患者状態のダイナミクスは本質的に複雑で因果的である。 本研究では、因果発見と推論をポリシー最適化に明示的に統合する、因果構造対応強化学習(CRL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 エージェントは、人間の行動状態とロボット行動の間の因果関係を記述する有向非循環グラフ(DAG)を学習し、活用することができ、より効率的で、解釈可能で、堅牢な意思決定を容易にする。 我々は,エージェントが動的感情,認知,エンゲージメント状態を示す仮想患者と対話するロボット支援認知ケアのシナリオにおいて,我々のアプローチを検証する。 実験の結果,CRL剤は,より高い累積報酬を達成し,患者状態をより一貫して維持し,解釈可能で臨床的に整合した行動を示すことにより,従来のモデルフリーRLベースラインよりも優れていた。 さらに、CRLの性能上の優位性は、様々な重み付け戦略やハイパーパラメータ設定において堅牢であることを示す。 固定ポリシをシステムプロンプトに組み込むことで、推論された状態をアクションにマッピングし、LCMの微調整なしに一貫した支援対話を生成する。 本研究は,解釈可能性,適応性,データ効率が最重要である人間-ロボットインタラクションアプリケーションにおける因果強化学習の可能性を示唆するものである。

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