Optimizing Health Coaching for Patients With Type 2 Diabetes Using Machine Learning: Model Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Health coaching is an emerging intervention that has been shown to improve clinical and patient-relevant outcomes for type 2 diabetes. Advances in artificial intelligence may provide an avenue for developing a more personalized, adaptive, and cost-effective approach to diabetes health coaching. Objective We aim to apply Q-learning, a widely used reinforcement learning algorithm, to a diabetes health-coaching data set to develop a model for recommending an optimal coaching intervention at each decision point that is tailored to a patient’s accumulated history. Methods In this pilot study, we fit a two-stage reinforcement learning model on 177 patients from the intervention arm of a community-based randomized controlled trial conducted in Canada. The policy produced by the reinforcement learning model can recommend a coaching intervention at each decision point that is tailored to a patient’s accumulated history and is expected to maximize the composite clinical outcome of hemoglobin A1c reduction and quality of life improvement (normalized to [ 0, 1 ], with a higher score being better). Our data, models, and source code are publicly available. Results Among the 177 patients, the coaching intervention recommended by our policy mirrored the observed diabetes health coach’s interventions in 17.5% (n=31) of the patients in stage 1 and 14.1% (n=25) of the patients in stage 2. Where there was agreement in both stages, the average cumulative composite outcome (0.839, 95% CI 0.460-1.220) was better than those for whom the optimal policy agreed with the diabetes health coach in only one stage (0.791, 95% CI 0.747-0.836) or differed in both stages (0.755, 95% CI 0.728-0.781). Additionally, the average cumulative composite outcome predicted for the policy’s recommendations was significantly better than that of the observed diabetes health coach’s recommendations (tn-1=10.040; P<.001). Conclusions Applying reinforcement learning to diabetes health coaching could allow for both the automation of health coaching and an improvement in health outcomes produced by this type of intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».