Learning Explainable Treatment Policies with Clinician-Informed Representations: A Practical Approach

要約

デジタル医療介入 (DHI) と遠隔患者モニタリング (RPM) は、個別化されたケアを通じて慢性疾患管理を改善する上で大きな可能性を示しています。
ただし、有効性の制限やワークロードの懸念などの障壁が、既存の DHI の導入を妨げています。
一方、サンプルサイズが限られており、解釈可能性が欠如しているため、純粋にブラックボックスアルゴリズムの DHI の有効性と採用が制限されています。
このペーパーでは、RPM 対応 DHI 向けの説明可能な治療方針を学習するためのパイプラインを開発することで、これらの課題に対処します。
私たちは、DHI を使用した RPM の現実世界の設定にアプローチを適用し、1 型糖尿病の若者の血糖コントロールを改善します。
私たちの主な貢献は、効果的、効率的で解釈可能なターゲティング ポリシーのための状態とアクションの表現を開発する際の臨床領域の知識の重要性を明らかにすることです。
臨床医の情報に基づいた表現から学習したポリシーは、ブラックボックスの表現から学習したポリシーよりもはるかに効果的かつ効率的であることが観察されています。
この研究は、現実世界で効果的な DHI を開発するための ML 研究者と臨床医の間の協力の重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Digital health interventions (DHIs) and remote patient monitoring (RPM) have shown great potential in improving chronic disease management through personalized care. However, barriers like limited efficacy and workload concerns hinder adoption of existing DHIs; while limited sample sizes and lack of interpretability limit the effectiveness and adoption of purely black-box algorithmic DHIs. In this paper, we address these challenges by developing a pipeline for learning explainable treatment policies for RPM-enabled DHIs. We apply our approach in the real-world setting of RPM using a DHI to improve glycemic control of youth with type 1 diabetes. Our main contribution is to reveal the importance of clinical domain knowledge in developing state and action representations for effective, efficient, and interpretable targeting policies. We observe that policies learned from clinician-informed representations are significantly more efficacious and efficient than policies learned from black-box representations. This work emphasizes the importance of collaboration between ML researchers and clinicians for developing effective DHIs in the real world.

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