Improved sequential decision-making with structural priors: Enhanced treatment personalization with historical data
Notice bibliographique
Résumé
Personalizing treatments for patients involves a period where different treatments out of a set of available treatments are tried until an optimal treatment is found, for particular patient characteristics. To minimize suffering and other costs, it is critical to minimize this search. When treatments have primarily short-term effects, the search can be performed with multi-armed bandit algorithms (MABs). However, these typically require long exploration periods to guarantee optimality. With historical data, it is possible to recover a structure incorporating the prior knowledge of the types of patients that can be encountered, and the conditional reward models for those patient types. Such structural priors can be used to reduce the treatment exploration period for enhanced applicability in the real world. This thesis presents work on designing MAB algorithms that find optimal treatments quickly, by incorporating a structural prior for patient types in the form of a latent variable model. Theoretical guarantees for the algorithms, including a lower and a matching upper bound, and an empirical study is provided, showing that incorporating latent structural priors is beneficial. Another line of work in this thesis is the design of simulators for evaluating treatment policies and comparing algorithms. A new simulator for benchmarking estimators of causal effects, the Alzheimer’s Disease Causal estimation Benchmark (ADCB) is presented. ADCB combines data-driven simulation with subject-matter knowledge for high realism and causal verifiability. The design of the simulator is discussed, and to demonstrate its utility, the results of a usage scenario for evaluating estimators of causal effects are outlined.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».