Patientenbindung im digitalen Gesundheitswesen optimieren

Im Bereich der digitalen Gesundheit gibt's Herausforderungen, wenn's darum geht, den Patienten die bestmögliche Versorgung zu bieten. Ein verbreiteter Ansatz ist, Algorithmen zu nutzen, die personalisierte Behandlungen für Patienten basierend auf ihren spezifischen Situationen empfehlen. Damit diese Behandlungen effektiv sind, müssen die Patienten oft bestimmte Handlungen vornehmen, die ihnen auf den ersten Blick nicht vorteilhaft erscheinen. Diese Handlungen nennt man pro-Behandlungs-Handlungen.

Ärzte haben begrenzte Ressourcen, um Patienten zu motivieren, diese Handlungen zu ergreifen. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir eine neue Methode vor, die hilft, zu optimieren und zu lernen, wann und wie Patienten zu diesen nötigen Handlungen aufgefordert werden sollen. Unser Ansatz kombiniert zwei wichtige Techniken: eine, um die besten Zeitpunkte zu bestimmen, um Patienten zu kontaktieren, und eine andere, um massgeschneiderte Behandlungsempfehlungen zu geben.

#Verständnis von Pro-Behandlungs-Handlungen

Pro-Behandlungs-Handlungen sind Handlungen, die Patienten ergreifen müssen, um ihre Behandlung zu unterstützen, aber vielleicht nicht sofort Vorteile sehen. Zum Beispiel, in der Suchtbehandlung, wenn Patienten keine Selbstberichte ausfüllen, könnte ihre Behandlung nicht so gut funktionieren. Ein weiteres Beispiel sind Geräte wie Wearables oder Zahnbürsensensoren, die erfordern, dass Patienten mit einer App interagieren, um die neuesten Behandlungsempfehlungen zu erhalten.

Wenn Patienten diese Handlungen nicht ergreifen, könnten Ärzte auf eine begrenzte Anzahl teurer Anreize zurückgreifen, um sie zu motivieren. Das wirft eine wichtige Frage auf: Bei einem begrenzten Budget für diese Anreize, wann sollten sie eingesetzt werden?

#Problemaufgliederung

Um diese Frage zu klären, stellen wir ein System mit zwei Hauptakteuren vor:

1. Der Empfehlende: Dieser Akteur analysiert alle verfügbaren Informationen über den Patienten bis zum aktuellen Zeitpunkt, um die nächste Handlung zu empfehlen.

2. Der Enthüller: Dieser Akteur hat Zugriff auf sowohl aktuelle als auch frühere Informationen über den Patienten. Er entscheidet, ob er diese Informationen mit dem Empfehlenden teilt, um die personalisierte Behandlung zu verbessern.

Der Empfehlende arbeitet normalerweise als ein Verstärkungs-Lernalgorithmus, während der Enthüller ein Mitarbeiter im Gesundheitsbereich sein könnte. Der Mitarbeiter beobachtet die von dem Patienten gesammelten Daten und entscheidet, ob er den Patienten daran erinnert, die benötigten Handlungen zu ergreifen. Sobald der Patient die Handlung vornimmt, wird die komplette Historie seiner Daten mit dem Empfehlenden geteilt.

#Unsere Beiträge

In diesem Artikel präsentieren wir einen neuen Algorithmus, um den besten Zeitpunkt für den Enthüller zu bestimmen, um zu handeln, insbesondere wenn die Anzahl der Handlungen, die er ergreifen kann, begrenzt ist. Wir konzentrieren uns auf ein Szenario, in dem der Empfehlende einen linearen kontextuellen Banditenansatz verwendet, um Vorschläge zu machen, wenn der Enthüller entscheidet, Informationen zu teilen. Wenn keine Informationen geteilt werden, behandeln wir die Situation als ein Multi-Armed Bandit-Problem.

Wir zeigen, dass unser Problem in zwei Teile unterteilt werden kann:

1. Ein Algorithmus, der dem Enthüller hilft zu entscheiden, wann er handeln soll.
2. Ein Kontextbandit-Lernalgorithmus, der dem Empfehlenden hilft, aus den ihm zur Verfügung stehenden Informationen zu lernen.

Durch die Kombination dieser beiden Komponenten stellen wir sicher, dass unsere Methode in Bezug auf Bedauern gut abschneidet, was misst, wie viel schlechter unser Ansatz im Vergleich zum bestmöglichen Ansatz ist.

#Verwandte Arbeiten

Unsere Arbeit verbindet sich mit drei Hauptforschungsbereichen:

1. Online-Optimierungsalgorithmen: Diese Algorithmen konzentrieren sich darauf, Entscheidungen auf Grundlage vergangener Daten und Muster zu optimieren.

2. Kontextbanditen unter Ressourcenbeschränkungen: Diese Studien untersuchen, wie Entscheidungen im Kontext begrenzter Ressourcen getroffen werden können.

3. Kontextbanditen mit verzögerter Rückmeldung: In diesem Bereich wird untersucht, wie man aus Handlungen lernt, die keine sofortigen Ergebnisse liefern.

Bestehende Studien erkunden oft, wie man mit unterschiedlichen Ankunftssituationen umgeht, unabhängig davon, ob sie einem vorhersehbaren Muster folgen oder eher zufällig sind. Unser Ansatz bringt einen einzigartigen Aspekt ein, indem er eine Lerneinheit in die Optimierungsalgorithmen integriert und deren Leistung verbessert.

#Problemformulierung

Wir modellieren unsere Situation als ein Worst-Case-Szenario, in dem der Empfehlende keine zusätzlichen Informationen hat, es sei denn, der Enthüller handelt in jedem Zeitabschnitt. Wenn Patienten manchmal pro-Behandlungs-Handlungen vornehmen, erwarten wir, dass die Leistung unseres Algorithmus im Vergleich zu vorherigen Benchmarks konsistent bleibt.

Das kontextuelle Banditenproblem umfasst eine Reihe von Kontexten, die über die Zeit ankommen. In jedem Zeitabschnitt kommt ein Kontext, und wir nehmen an, dass diese Kontexte aus einer bekannten Verteilung stammen. Die Reihenfolge der realisierten Kontexte kann von einem Gegner beeinflusst werden, was bedeutet, dass die Reihenfolge, in der sie ankommen, gewählt werden kann, um den Algorithmus herauszufordern.

In jedem Zeitabschnitt muss der Empfehlende eine Handlung wählen. Wenn der Empfehlende Zugriff auf den Kontext hat, handelt er basierend auf einem kontextuellen Banditenalgorithmus. Wenn der aktuelle Kontext jedoch nicht bekannt ist, behandelt er die Situation wie ein Multi-Armed Bandit-Problem, bei dem die erwartete Belohnung jeder Handlung vom Kontext beeinflusst wird.

Der Enthüller hat ein begrenztes Budget, um Informationen an den Empfehlenden während des Entscheidungsprozesses weiterzugeben. In jedem Zeitabschnitt entscheidet er, ob er neue Daten an den Empfehlenden weitergeben möchte, wodurch der Empfehlende besser informierte Entscheidungen treffen kann.

#Rahmenübersicht und Bedauernsdekomposition

Angesichts der Einschränkungen bei der Anzahl der Handlungen, die der Enthüller ergreifen kann, ist unser Ziel, einen Rahmen zu schaffen, der in zwei Wegen helfen kann:

1. Den besten Zeitpunkt für den Enthüller zu bestimmen, um zu handeln.
2. Das optimale Treatment für den Empfehlenden zu lernen.

Unser Ansatz beinhaltet einen Online-Optimierungsalgorithmus und einen kontextuellen Banditen-Lernalgorithmus. Wir analysieren ausserdem die zwei Hauptquellen der Unsicherheit: die unbekannte Belohnungsverteilung und die Reihenfolge der Kontexte.

Um die Leistung unseres Algorithmus zu bewerten, vergleichen wir ihn mit einem idealen Szenario, in dem sowohl der Enthüller als auch der Empfehlende alle Belohnungsverteilungen und Kontextsequenzen kennen. Diese ideale Situation dient als Benchmark für unsere Methode, sodass wir messen können, wie gut unser Algorithmus unter realen Bedingungen abschneidet.

#Begrenzung des Informationsenthüllungsverlusts

Wir definieren das clairvoyant Problem als eines, bei dem beide Akteure die vollständige Verteilung der Belohnungen und die zukünftige Kontextsequenz kennen, was optimale Handlungsmöglichkeiten ermöglicht. In der Praxis kann jedoch kein Algorithmus diese Leistung erzielen, weil zukünftige Kontexte unbekannt sind.

Angesichts dieses clairvoyant Modells können wir eine zusätzliche Problembeschreibung erstellen, bei der beide Akteure ohne Kenntnisse über zukünftige Kontexte agieren. Diese Situation erfordert, dass der Enthüller entscheidet, wann er Informationen offenlegen soll, um das Bedauern in Bezug auf die ankommenden Kontexte des Gegners zu minimieren.

In unserem Ansatz führen wir eine Lernbeschränkung ein, die hilft, die Entscheidungen des Enthüllers mit dem Lernprozess des Empfehlenden zu verbinden. Diese Beschränkung sorgt dafür, dass das Offenlegen von Informationen umso wahrscheinlicher wird, je länger es her ist, dass die letzte Offenlegung stattfand.

#Bandit-Lernverlust

Die nächste Phase unserer Studie untersucht, wie der Empfehlende aus den unbekannten Belohnungsparametern lernt, während er begrenzte kontextbezogene Offenlegungsentscheidungen trifft. Wir schlagen einen Online-Algorithmus vor, der zwei Hauptprobleme ausbalanciert:

1. Den Erkundungs-Exploitations-Handelskonflikt, bei dem der Empfehlende neue Optionen erkunden muss, während er auf bekannte Belohnungen setzt.
2. Sich vor einer Reihe von Kontextanlieferungen zu schützen, die darauf ausgelegt sein könnten, den Algorithmus herauszufordern.

Dieser kombinierte Ansatz stellt sicher, dass unser Algorithmus effektiv bleibt, um optimale Handlungen zu lernen und gleichzeitig die Einschränkungen durch den Bedarf an Kontextinformationen zu berücksichtigen.

#Experimentelle Ergebnisse

Um die Effektivität unserer vorgeschlagenen Methode zu demonstrieren, führen wir Experimente mit sowohl synthetischen Daten als auch realen Datensätzen durch. In den Experimenten vergleichen wir unseren Algorithmus mit einfacheren Methoden, die die Lernbeschränkungen nicht berücksichtigen.

In synthetischen Experimenten haben wir ein lineares kontextuelles Banditenframework mit einer bekannten Anzahl von Kontexten eingerichtet. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus das Bedauern deutlich reduziert, indem er effektiv zwischen Erkundung und Ausnutzung ausbalanciert.

Für reale Anwendungen nutzen wir Datensätze von mobilen Gesundheitsanwendungen. Diese realen Tests zeigen, dass unsere Methode durchweg bessere Leistungen als naive Ansätze erzielt, was die Vorteile der Einbeziehung der Lernbeschränkung in den Entscheidungsprozess unterstreicht.

#Fazit und zukünftige Arbeit

Zusammenfassend haben wir ein neues Online-Optimierungs- und Lernframework entwickelt, um das Timing von pro-Behandlungs-Handlungen zusammen mit personalisierten Behandlungen anzugehen. Unsere Methode kombiniert zwei wesentliche Komponenten: Kontextuelle Banditen und Online-Optimierungstechniken.

In Zukunft gibt es mehrere Ansätze für weitere Forschungen. Wir könnten unseren Ansatz auf andere Verstärkungslernmethoden ausweiten, das Patientenverhalten strategischer betrachten und Vorhersagen über Patienten-Kontexte auf der Grundlage historischer Daten einbeziehen.

Diese Arbeit eröffnet neue Möglichkeiten im Bereich des Online-Lernens und der Optimierung im Bereich der digitalen Gesundheit. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration von Lernbeschränkungen zu erheblichen Verbesserungen bei der Empfehlung personalisierter Behandlungen und der Förderung der Patientenbeteiligung an ihrer Pflege führen kann.