Otimizando Intervenções de Saúde Digital Através de Estratégias de Tempo

Na saúde digital, gerenciar como e quando enviar tratamentos para os usuários pode ser muito importante. Quando os profissionais de saúde tentam falar com os pacientes, eles precisam encontrar os momentos certos para fazer isso. Se as mensagens forem enviadas quando os usuários estão ocupados ou indisponíveis, isso pode causar frustração e levar a menos engajamento. Este artigo fala sobre uma nova abordagem chamada amostragem de tempos de risco uniformes online, que ajuda a alocar orçamentos limitados de tratamento de um jeito que mantém os usuários engajados e reduz o risco de sobrecarregá-los.

#O Desafio do Tempo

Enviar mensagens ou tratamentos quando os pacientes estão mais receptivos é crucial. Se os tratamentos forem entregues em momentos ruins-como quando alguém está dirigindo ou dormindo-isso pode criar um ônus desnecessário. Definimos "tempos de risco" como momentos em que um paciente pode enfrentar um evento negativo, como uma recaída em hábitos não saudáveis.

Mensagens excessivas podem levar à fadiga do usuário. Estudos anteriores mostram que muitas mensagens podem ter efeito contrário, fazendo com que os usuários fiquem menos propensos a responder positivamente. Por exemplo, em estudos focados em reduzir o comportamento sedentário, foram definidos limites sobre quantas mensagens eram enviadas para minimizar a carga sobre os usuários.

Uma maneira eficaz de gerenciar as mensagens é distribuir as intervenções uniformemente ao longo dos tempos de risco. Esse método ajuda a garantir que as mensagens sejam enviadas em momentos apropriados, introduz um nível de imprevisibilidade para combater a habituacão e permite uma melhor avaliação do impacto dos tratamentos em diferentes situações.

#O Problema

No entanto, a principal dificuldade é que muitas vezes não sabemos o número real de tempos de risco. Isso dificulta a entrega eficaz das intervenções. O problema que focamos se chama amostragem de tempos de risco uniformes online, que envolve decidir a melhor forma de alocar tratamentos em uma situação onde a informação se acumula ao longo do tempo.

Em termos práticos, Algoritmos podem ajudar a gerenciar essa alocação. Um algoritmo é frequentemente comparado a uma referência para ver como ele se sai. A referência representa uma situação ideal onde todas as informações estão disponíveis antecipadamente. Na realidade, os algoritmos não conseguem ter um desempenho tão bom quanto essa referência.

#Nossa Solução

Nós introduzimos novos algoritmos que lidam com o problema da amostragem de tempos de risco uniformes online. Propomos dois tipos: um que usa aprendizado para melhorar suas decisões e um que não usa. Ambos os algoritmos vêm com fortes garantias sobre seu desempenho com base em análise de razão competitiva.

O primeiro algoritmo foca em tomar boas decisões mesmo com informações limitadas. Testamos esse algoritmo por meio de experimentos controlados e aplicações no mundo real, validando sua eficácia.

O segundo algoritmo leva as coisas um passo adiante. Ele usa intervalos de previsão que ajudam a refinar suas decisões. Um Intervalo de Previsão fornece uma faixa de resultados possíveis em vez de uma única estimativa, o que pode melhorar a alocação de tratamentos.

#A Configuração

No nosso modelo, temos um período definido, como um dia, durante o qual são feitas decisões sobre intervenções. A cada momento, o algoritmo pode observar o nível de risco atual de um paciente e se a intervenção está disponível. Em seguida, definimos diferentes níveis de risco e probabilidades de intervenção, visando manter essas probabilidades uniformes entre os tempos de risco disponíveis.

Dois objetivos principais guiam nossos algoritmos:

1. Maximizar as probabilidades gerais de tratamento enquanto se mantém dentro do orçamento.
2. Garantir que as probabilidades de tratamento sejam o mais uniformes possível.

Essa abordagem nos permite equilibrar a necessidade de eficácia com a exigência de evitar sobrecarregar os usuários.

#Trabalhos Anteriores

Métodos existentes para gerenciar intervenções de saúde digital têm se concentrado principalmente em auto-relatos coletados por meio de dispositivos móveis. Esses métodos muitas vezes carecem da capacidade de distribuir orçamentos limitados de tratamento de maneira uniforme, especialmente sem saber a contagem dos tempos de risco disponíveis. Algumas heurísticas foram propostas, mas geralmente dependem muito de previsões precisas dos tempos de risco.

Além disso, trabalhos anteriores sobre otimização online envolvem tomar decisões em tempo real sem informações completas. Isso foi visto em casos como o problema do aluguel de esquis, onde os usuários precisam decidir sobre aluguel de esquis com base em dias nevados incertos.

Outras abordagens tentaram integrar previsões de aprendizado de máquina para melhorar o desempenho dos algoritmos. Esses esforços verificam que os algoritmos podem se tornar mais eficazes quando recebem melhores previsões, mas muitas vezes não consideram a utilização de intervalos de previsão, que fornecem informações mais abrangentes sobre eventos futuros.

#Nossos Algoritmos

#Algoritmo Aleatório Sem Aprendizado

O primeiro algoritmo que apresentamos não usa nenhuma capacidade de aprendizado. Ele atribui de forma aleatória as probabilidades de tratamento ao longo do tempo, enquanto garante que essas probabilidades atendam às limitações do orçamento. Esse algoritmo funciona gerando variáveis aleatórias que podem orientar as atribuições de tratamento sem saber o número total de tempos de risco.

Para tornar esse algoritmo eficaz, o dividimos em três cenários com base na duração esperada e na quantia do orçamento. Cada cenário tem suas estratégias para tomada de decisão.

Os resultados dos nossos testes indicam que esse algoritmo aleatório tem um desempenho melhor do que referências mais simples. Ele se adapta aos vários cenários que encontra, maximizando a probabilidade de tratamento dentro do orçamento.

#Algoritmo Aumentado com Aprendizado

O segundo algoritmo inclui um componente de aprendizado usando intervalos de previsão. Esse algoritmo ajusta suas probabilidades de tratamento com base nas informações obtidas desses intervalos. Os intervalos de previsão ajudam o algoritmo a manter o desempenho mesmo quando os níveis de risco reais não são precisamente conhecidos.

Semelhante ao primeiro algoritmo, esse algoritmo aumentado com aprendizado também é dividido em três cenários com base nas relações entre orçamento e intervalos. Ele atualiza consistentemente suas estratégias de tratamento para otimizar a alocação de intervenções.

Uma característica notável deste algoritmo é sua capacidade de manter a eficácia mesmo quando a precisão da previsão oscila. Ele mostra um desempenho forte em situações onde as estimativas de risco são amplas, superando outros métodos, incluindo as referências simples.

#Validação por Meio de Experimentos

#Experimentos Sintéticos

Testamos ambos os algoritmos usando dados gerados para simular diferentes situações de risco. Em cenários sem aprendizado, o algoritmo aleatório mostrou um desempenho forte quando comparado a uma referência básica, alcançando consistentemente resultados favoráveis.

Também analisamos casos onde intervalos de previsão foram incluídos. Aqui, o algoritmo aumentado com aprendizado teve um desempenho particularmente bom, especialmente à medida que a largura do intervalo aumentava. Os benefícios de incorporar intervalos de previsão ficaram claros, já que esse algoritmo conseguiu aproveitar informações adicionais para melhorar a tomada de decisão.

#Aplicação no Mundo Real: Estudo HeartSteps V1

Nossa pesquisa foi inspirada por um estudo real chamado HeartSteps V1, que buscava promover a atividade física entre indivíduos. Este estudo acompanhou os níveis de atividade dos participantes em intervalos específicos ao longo do dia. Implementamos nossos algoritmos nesse contexto para testar quão bem eles poderiam alocar intervenções de forma eficaz.

Os resultados demonstraram que ambos os nossos algoritmos superaram significativamente métodos alternativos dentro do contexto de dados do mundo real. A versão aumentada com aprendizado mostrou superioridade em manter o engajamento enquanto minimizava o risco de esgotamento do orçamento.

#Conclusão

Esta pesquisa introduz uma nova maneira de lidar com o tempo das intervenções de saúde digital. Focando na amostragem de tempos de risco uniformes online, criamos algoritmos que equilibram a necessidade de entrega eficaz de tratamento com as realidades de informações limitadas.

A integração de aprendizado de máquina e intervalos de previsão no design dos nossos algoritmos abre possibilidades empolgantes para futuras pesquisas e aplicações em saúde digital. Esses achados mostram uma direção promissora para otimizar o engajamento dos pacientes e reduzir a fadiga ao oferecer intervenções necessárias.

#Trabalhos Futuros

Desenvolvimentos futuros poderiam incluir o refinamento dos algoritmos para acomodar situações onde os intervalos de previsão melhoram ao longo do tempo. O objetivo é continuar aprimorando a eficácia das intervenções em um cenário de saúde digital que evolui rapidamente.

Ao abordar os desafios inerentes à tomada de decisão online, esperamos abrir caminho para abordagens mais robustas e centradas no usuário nas intervenções de saúde digital, melhorando, em última análise, os resultados e a satisfação dos pacientes.