Reinforcement learning in large, structured action spaces: A simulation study of decision support for spinal cord injury rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Reinforcement learning (RL) has helped improve decision-making in several domains but can be challenging to apply; this is the case for rehabilitation of people with a spinal cord injury (SCI). Among other factors, applying RL in this domain is difficult because there are many possible treatments (i.e., large action space) and few detailed records of longitudinal treatments and outcomes (i.e., limited training data). Applying Fitted Q Iteration in this domain with linear models and the most natural state and action representation results in problems with convergence and overfitting. However, isolating treatments from one another can mitigate the convergence issue, and treatments for SCIs have meaningful groupings that can be used to combat overfitting. We propose two approaches to grouping treatments so that an RL agent can learn effectively from limited data. One relies on domain knowledge of SCI rehabilitation and the other learns similarities among treatments using an embedding technique. After re-interpreting the data using these treatment grouping approaches in conjunction with our process that isolates the treatment groups, we use Fitted Q Iteration to train an agent that learns to select better treatments. Through a simulation study designed to reflect the properties of SCI rehabilitation, we find that agents trained after using either grouping method can help improve the treatment decisions of individual physiotherapists, but the approach based on domain knowledge offers better performance. Our findings provide a proof of concept that applying RL has the potential to help improve the treatment of those with an SCI and indicates that continued efforts to gather data and apply RL to this domain are worthwhile. • Reinforcement learning is challenging to apply to spinal cord injury rehabilitation. • We created a simulator to imitate spinal cord injury rehabilitation. • Grouping treatments facilitated effective reinforcement learning in the simulator. • Simulated patient outcomes were improved by using reinforcement learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».