Otimizando o Engajamento do Paciente na Saúde Digital

No campo da saúde digital, tem desafios quando se trata de dar o melhor cuidado possível aos pacientes. Uma abordagem comum é usar algoritmos que ajudam a recomendar tratamentos personalizados para os pacientes, com base nas suas situações específicas. Mas, pra esses tratamentos funcionarem, os pacientes muitas vezes precisam tomar algumas ações que podem não parecer benéficas pra eles de imediato. Essas ações são chamadas de ações pró-tratamento.

Os médicos têm recursos limitados pra incentivar os pacientes a se envolverem nessas ações. Pra resolver isso, a gente propõe um novo método que ajuda a otimizar e aprender quando e como avisar os pacientes a tomarem essas ações necessárias. Nossa abordagem combina duas técnicas importantes: uma pra decidir os melhores momentos de contatar os pacientes e outra pra fornecer recomendações de tratamento personalizadas.

#Entendendo Ações Pró-Tratamento

Ações pró-tratamento são aquelas que os pacientes precisam tomar pra apoiar o tratamento, mas que podem não mostrar benefícios imediatos. Por exemplo, em tratamento de dependência, se os pacientes não completarem auto-relatos, o tratamento pode não funcionar tão bem. Outro exemplo é o uso de dispositivos como wearables ou sensores de escova de dente, que requerem que os pacientes interajam com um app pra receber as últimas recomendações de tratamento.

Quando os pacientes não tomam essas ações, os médicos podem acabar usando um número limitado de empurrões (nudges) caros pra incentivá-los. Isso levanta uma pergunta importante: com um orçamento limitado pra esses empurrões, quando eles devem ser usados?

#Desmembrando o Problema

Pra abordar essa questão, introduzimos um sistema com dois agentes principais:

1. O Recomendador: Este agente analisa todas as informações disponíveis sobre o paciente até o momento atual pra recomendar a próxima ação.

2. O Revelador: Este agente tem acesso a informações atuais e passadas sobre o paciente. Ele decide se deve compartilhar essa informação com o recomendador pra ajudar a melhorar o tratamento personalizado.

O recomendador geralmente funciona como um algoritmo de aprendizado por reforço, enquanto o revelador pode ser um membro da equipe de saúde. A equipe observa os dados coletados do paciente e decide se deve lembrar o paciente de tomar as ações necessárias. Uma vez que o paciente age, todo o histórico dos dados dele é compartilhado com o recomendador.

#Nossas Contribuições

Neste artigo, apresentamos um novo algoritmo pra determinar o melhor momento pro revelador agir, especialmente quando o número de ações que ele pode tomar é limitado. A gente foca num cenário onde o recomendador usa uma abordagem de bandit contextual linear pra dar sugestões quando o revelador decide compartilhar informações. Se nenhuma informação é compartilhada, tratamos a situação como um problema de bandit de múltiplas armas.

Mostramos que nosso problema pode ser dividido em duas partes:

1. Um algoritmo que ajuda o revelador a decidir quando agir.
2. Um algoritmo de aprendizado de bandit contextual que ajuda o recomendador a aprender com as informações disponíveis.

Ao combinar esses dois componentes, garantimos que nosso método tenha um bom desempenho em termos de Arrependimento, que mede o quanto nossa abordagem é pior do que a melhor possível.

#Trabalhos Relacionados

Nosso trabalho se conecta com três áreas principais de pesquisa:

1. Algoritmos de Otimização Online: Esses algoritmos focam em otimizar decisões com base em dados e padrões passados.

2. Bandits Contextuais Sob Restrições de Recursos: Esses estudos analisam como tomar decisões no contexto de recursos limitados.

3. Bandits Contextuais com Feedback Atrasado: Esta área estuda como aprender com ações que não fornecem resultados imediatos.

Estudos existentes costumam explorar como lidar com diferentes situações de chegada, sejam elas previsíveis ou mais aleatórias. Nosso método introduz um aspecto único ao incorporar um componente de aprendizado nos algoritmos de otimização, melhorando assim seu desempenho.

#Formulação do Problema

Modelamos nossa situação como um cenário de pior caso onde o recomendador não tem nenhuma informação adicional a menos que o revelador atue em cada passo do tempo. Quando os pacientes às vezes tomam ações pró-tratamento, esperamos que o desempenho do nosso algoritmo permaneça consistente em comparação com benchmarks anteriores.

O problema de bandit contextual envolve um conjunto de contextos que chegam ao longo do tempo. Em cada passo do tempo, um contexto chega, e assumimos que esses contextos são tirados de uma distribuição conhecida. A sequência de contextos realizados pode ser influenciada por um adversário, significando que a ordem em que eles chegam pode ser escolhida pra desafiar o algoritmo.

Em cada passo do tempo, o recomendador tem que escolher uma ação. Quando o recomendador tem acesso ao contexto, ele toma uma ação baseada em um algoritmo de bandit contextual. Por outro lado, se o contexto atual não é conhecido, ele trata a situação como um problema de bandit de múltiplas armas, onde a recompensa esperada de cada ação é influenciada pelo contexto.

O revelador tem um orçamento limitado pra revelar informações ao recomendador durante o processo de tomada de decisão. A cada momento, ele decide se deve revelar novos dados ao recomendador, o que então permite que o recomendador tome decisões mais bem informadas.

#Visão Geral da Estrutura e Decomposição do Arrependimento

Considerando as restrições sobre o número de ações que o revelador pode tomar, nosso objetivo é criar uma estrutura que pode ajudar de duas maneiras:

1. Decidir o melhor momento pro revelador agir.
2. Aprender o tratamento ideal pro recomendador.

Nossa abordagem envolve um algoritmo de otimização online e um algoritmo de aprendizado de bandit contextual. Também analisamos as duas principais fontes de incerteza: a distribuição de recompensas desconhecidas e a ordem dos contextos.

Pra avaliar o desempenho do nosso algoritmo, comparamos com um cenário ideal onde tanto o revelador quanto o recomendador conhecem todas as distribuições de recompensa e sequências de contexto. Essa situação ideal serve como um benchmark pro nosso método, permitindo que a gente meça quão bem nosso algoritmo se comporta em condições reais.

#Limitando a Perda de Revelação de Informações

Definimos o problema clairvoyant como aquele onde ambos os agentes conhecem a distribuição completa de recompensas e a sequência de contextos futuros, permitindo escolhas de ações ótimas. No entanto, na prática, nenhum algoritmo consegue atingir esse desempenho porque os contextos futuros são desconhecidos.

Dado esse modelo clairvoyant, podemos criar uma estrutura de problema adicional onde ambos os agentes agem sem conhecer o contexto futuro. Essa situação requer que o revelador decida quando divulgar informações de uma maneira que minimize o arrependimento em relação à chegada adversarial dos contextos.

Na nossa abordagem, introduzimos uma restrição de aprendizado que ajuda a conectar as decisões do revelador ao processo de aprendizado do recomendador. Essa restrição garante que revelar informações se torne cada vez mais provável quanto mais tempo se passar desde a última revelação.

#Perda de Aprendizado do Bandit

A próxima fase do nosso estudo examina como o recomendador aprende com os parâmetros de recompensa desconhecidos enquanto toma decisões limitadas sobre revelar contextos. Propomos um algoritmo online que equilibra dois desafios principais:

1. O trade-off exploração-exploração, onde o recomendador deve explorar novas opções enquanto aproveita recompensas conhecidas.
2. Proteger contra uma sequência de chegadas de contextos que podem ser programadas pra desafiar o algoritmo.

Essa abordagem combinada garante que nosso algoritmo continue efetivo em aprender ações ótimas enquanto lida com as restrições impostas pela necessidade de informações contextuais.

#Resultados Experimentais

Pra demonstrar a eficácia do nosso método proposto, conduzimos experimentos com dados sintéticos e conjuntos de dados do mundo real. Nos experimentos, comparamos nosso algoritmo com métodos mais simples que não consideram as restrições de aprendizado.

Nos experimentos sintéticos, montamos uma estrutura de bandit contextual linear com um número conhecido de contextos. Os resultados mostram que nosso algoritmo reduz significativamente o arrependimento, equilibrando de forma eficaz exploração e exploração.

Pra aplicações do mundo real, usamos conjuntos de dados de aplicativos de saúde mobile. Esses testes no mundo real mostram que nosso método supera consistentemente abordagens ingênuas, destacando as vantagens de incorporar a restrição de aprendizado no processo de tomada de decisão.

#Conclusão e Trabalho Futuro

Em resumo, desenvolvemos uma nova estrutura de otimização online e aprendizado pra abordar o problema de temporização de ações pró-tratamento junto com tratamentos personalizados. Nosso método combina dois componentes essenciais: bandits contextuais e técnicas de otimização online.

Olhando pro futuro, há várias avenidas pra pesquisa futura. Podemos expandir nossa abordagem pra outros métodos de aprendizado por reforço, considerar o comportamento do paciente de forma mais estratégica e incorporar previsões sobre contextos de pacientes com base em dados históricos.

Este trabalho abre novas possibilidades no campo do aprendizado online e otimização na saúde digital. Nossas descobertas indicam que integrar restrições de aprendizado pode levar a melhorias significativas na recomendação de tratamentos personalizados e incentivar o envolvimento dos pacientes em seus cuidados.