MiWaves Reinforcement Learning Algorithm

要約

大麻使用の蔓延は世界的に重大な公衆衛生上の課題を引き起こしています。
米国では、大麻使用は他のどの年齢層よりも新興成人（EA）（18～25歳）の間で広く普及しており、複数の州での合法化により、大麻は過去数十年に比べてリスクが低いという国民の認識が広まっている。
この増大する懸念に対処するために、私たちは、EA 間での大麻使用を減らすためにパーソナライズされた介入プロンプトの配信を最適化するように設計された強化学習 (RL) アルゴリズムである MiWaves を開発しました。
MiWaves は、ドメインの専門知識と以前のデータを活用して、介入メッセージの配信の可能性を調整します。
このペーパーでは、主要な決定事項や実験結果など、アルゴリズムの設計の包括的な概要を示します。
最終的な MiWaves RL アルゴリズムは、2024 年 3 月から 5 月にかけて臨床試験に導入されました。

要約(オリジナル)

The escalating prevalence of cannabis use poses a significant public health challenge globally. In the U.S., cannabis use is more prevalent among emerging adults (EAs) (ages 18-25) than any other age group, with legalization in the multiple states contributing to a public perception that cannabis is less risky than in prior decades. To address this growing concern, we developed MiWaves, a reinforcement learning (RL) algorithm designed to optimize the delivery of personalized intervention prompts to reduce cannabis use among EAs. MiWaves leverages domain expertise and prior data to tailor the likelihood of delivery of intervention messages. This paper presents a comprehensive overview of the algorithm’s design, including key decisions and experimental outcomes. The finalized MiWaves RL algorithm was deployed in a clinical trial from March to May 2024.

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