Optimizando Intervenciones de Salud Digital a Través de Estrategias de Tiempo

En la salud digital, gestionar cómo y cuándo enviar tratamientos a los usuarios puede ser súper importante. Cuando los profesionales de la salud intentan comunicarse con los pacientes, tienen que encontrar los momentos adecuados para hacerlo. Si los mensajes se envían cuando los usuarios están ocupados o no disponibles, puede causar frustración y llevar a menos participación. Este documento habla sobre un nuevo enfoque llamado muestreo uniforme de tiempos de riesgo en línea, que ayuda a asignar presupuestos de tratamiento limitados de una manera que mantiene a los usuarios comprometidos y reduce el riesgo de abrumarlos.

#El Desafío del Tiempo

Enviar mensajes o tratamientos cuando los pacientes están receptivos es crucial. Si los tratamientos se entregan en momentos inapropiados, como cuando alguien está conduciendo o durmiendo, puede generar una carga innecesaria. Definimos "tiempos de riesgo" como momentos en que un paciente podría enfrentar un evento negativo, como recaer en hábitos poco saludables.

Enviar demasiados mensajes puede llevar a la fatiga del usuario. Estudios previos muestran que demasiados mensajes pueden tener el efecto contrario, haciendo que los usuarios sean menos propensos a responder positivamente. Por ejemplo, en estudios enfocados en reducir el comportamiento sedentario, se establecieron límites sobre cuántos mensajes se enviaban para minimizar la carga sobre los usuarios.

Una forma efectiva de gestionar el envío de mensajes es distribuir las intervenciones de manera uniforme a lo largo de los tiempos de riesgo. Este método ayuda a asegurar que los mensajes se envíen en momentos apropiados, introduce un nivel de imprevisibilidad para combatir la habituación y permite una mejor evaluación del impacto de los tratamientos en diferentes situaciones.

#El Problema

Sin embargo, la principal dificultad es que a menudo no sabemos cuántos tiempos de riesgo hay realmente. Esto hace que sea complicado entregar las intervenciones de manera efectiva. El problema en el que nos enfocamos se llama muestreo uniforme de tiempos de riesgo en línea, que implica decidir la mejor manera de asignar el tratamiento en una situación donde la información se acumula con el tiempo.

En términos prácticos, los Algoritmos pueden ayudar a gestionar esta asignación. Un algoritmo a menudo se compara con un estándar para ver qué tan bien funciona. El estándar representa una situación ideal donde se dispone de toda la información con antelación. En la realidad, los algoritmos no pueden funcionar tan bien como este estándar.

#Nuestra Solución

Presentamos nuevos algoritmos que abordan este problema de muestreo uniforme de tiempos de riesgo en línea. Proponemos dos tipos: uno que usa aprendizaje para mejorar sus decisiones y otro que no. Ambos algoritmos vienen con fuertes garantías sobre su rendimiento basadas en el análisis del ratio competitivo.

El primer algoritmo se centra en tomar buenas decisiones incluso con información limitada. Probamos este algoritmo a través de experimentos controlados y aplicaciones del mundo real, validando su efectividad.

El segundo algoritmo lleva las cosas un paso más allá. Usa intervalos de predicción que ayudan a refinar sus decisiones. Un Intervalo de Predicción proporciona un rango de posibles resultados en lugar de una sola estimación, lo que puede mejorar la asignación de tratamientos.

#La Configuración

En nuestro modelo, tenemos un período determinado, como un día, durante el cual se toman decisiones sobre las intervenciones. En cada momento, el algoritmo puede observar el nivel de riesgo actual para un paciente y si la intervención está disponible. Luego definimos diferentes niveles de riesgo y probabilidades de intervención, buscando mantener estas probabilidades uniformes en todos los tiempos de riesgo disponibles.

Dos objetivos principales guían nuestros algoritmos:

1. Maximizar las probabilidades de tratamiento generales dentro del presupuesto.
2. Asegurar que las probabilidades de tratamiento sean lo más uniformes posible.

Este enfoque nos permite equilibrar la necesidad de efectividad con el requisito de evitar abrumar a los usuarios.

#Trabajo Anterior

Los métodos existentes para gestionar intervenciones en salud digital se han centrado principalmente en autoinformes recogidos a través de dispositivos móviles. Estos métodos a menudo carecen de la capacidad para distribuir uniformemente los presupuestos de tratamiento limitados, especialmente sin saber el número de tiempos de riesgo disponibles. Se han propuesto algunas heurísticas, pero generalmente dependen en gran medida de predicciones precisas de los tiempos de riesgo.

Además, el trabajo anterior sobre optimización en línea implica tomar decisiones en tiempo real sin información completa. Esto se ha visto en casos como el problema de alquiler de esquís, donde los usuarios necesitan decidir sobre alquileres de esquís basándose en días nevados inciertos.

Otros enfoques han intentado integrar predicciones de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento del algoritmo. Estos esfuerzos verifican que los algoritmos pueden volverse más efectivos cuando se les dan mejores predicciones, pero a menudo no consideran el uso de intervalos de predicción, que proporcionan información más completa sobre eventos futuros.

#Nuestros Algoritmos

#Algoritmo Aleatorio Sin Aprendizaje

El primer algoritmo que presentamos no usa ninguna capacidad de aprendizaje. Asigna aleatoriamente probabilidades de tratamiento a lo largo del tiempo mientras asegura que estas probabilidades cumplan con las limitaciones del presupuesto. Este algoritmo funciona generando variables aleatorias que pueden guiar las asignaciones de tratamiento sin conocer el número total de tiempos de riesgo.

Para que este algoritmo sea efectivo, lo dividimos en tres escenarios basados en la duración esperada del tiempo y la cantidad de presupuesto. Cada escenario tiene sus estrategias para la toma de decisiones.

Los resultados de nuestras pruebas indican que este algoritmo aleatorio tiene un mejor rendimiento que estándares más simples. Se adapta a los diversos escenarios que encuentra, maximizando la probabilidad de tratamiento dentro del presupuesto.

#Algoritmo Aumentado por Aprendizaje

El segundo algoritmo incluye un componente de aprendizaje utilizando intervalos de predicción. Este algoritmo ajusta sus probabilidades de tratamiento basándose en la información obtenida de esos intervalos. Los intervalos de predicción ayudan al algoritmo a mantener su rendimiento incluso cuando los niveles de riesgo reales no se conocen con precisión.

Similar al primer algoritmo, este algoritmo aumentado por aprendizaje también se divide en tres escenarios basados en el presupuesto y las relaciones de intervalo. Actualiza constantemente sus estrategias de tratamiento para optimizar la asignación de intervenciones.

Una característica notable de este algoritmo es su capacidad para mantener la efectividad incluso cuando la precisión de la predicción fluctúa. Muestra un rendimiento sólido en situaciones donde las estimaciones de riesgo son amplias, superando a otros métodos, incluidos los estándares simples.

#Validación a Través de Experimentos

#Experimentos Sintéticos

Probamos ambos algoritmos utilizando datos generados para simular diferentes situaciones de riesgo. En escenarios sin aprendizaje, el algoritmo aleatorio mostró un rendimiento fuerte en comparación con un estándar básico, logrando consistentemente resultados favorables.

También examinamos casos donde se incluían intervalos de predicción. Aquí, el algoritmo aumentado por aprendizaje tuvo un rendimiento particularmente bueno, especialmente a medida que aumentaba el ancho del intervalo. Los beneficios de incorporar intervalos de predicción se hicieron evidentes, ya que este algoritmo pudo aprovechar información adicional para mejorar la toma de decisiones.

#Aplicación en el Mundo Real: Estudio HeartSteps V1

Nuestra investigación se inspiró en un estudio real llamado HeartSteps V1, que tenía como objetivo promover la actividad física entre individuos. Este estudio rastreó los niveles de actividad de los participantes en intervalos específicos a lo largo del día. Implementamos nuestros algoritmos en este contexto para probar qué tan bien podían asignar intervenciones de manera efectiva.

Los resultados demostraron que ambos algoritmos superaron significativamente a otros métodos en el contexto de datos del mundo real. La versión aumentada por aprendizaje mostró una capacidad superior para mantener el compromiso mientras minimizaba el riesgo de agotamiento del presupuesto.

#Conclusión

Esta investigación introduce una nueva forma de manejar el timing de las intervenciones en salud digital. Al enfocarnos en el muestreo uniforme de tiempos de riesgo en línea, hemos creado algoritmos que equilibran la necesidad de entregar tratamientos efectivos con la realidad de la información limitada.

La integración de aprendizaje automático y intervalos de predicción en nuestro diseño de algoritmos abre posibilidades emocionantes para la investigación y aplicación futura en salud digital. Estos hallazgos muestran una dirección prometedora para optimizar el compromiso de los pacientes y reducir la fatiga mientras se entregan intervenciones necesarias.

#Trabajo Futuro

El desarrollo adicional podría incluir refinar los algoritmos para acomodar situaciones donde los intervalos de predicción mejoran con el tiempo. El objetivo es seguir mejorando la efectividad de las intervenciones en un paisaje de salud digital que evoluciona rápidamente.

Al abordar los desafíos inherentes a la toma de decisiones en línea, esperamos allanar el camino para enfoques más robustos y centrados en el usuario en las intervenciones de salud digital, mejorando en última instancia los resultados y la satisfacción de los pacientes.