ICML 2024 | 情境化的策略恢复：用自适应模仿学习来建模和解释医疗决策

主要观点总结

本文主要介绍了一种名为情境化策略恢复（CPR）的方法，用于从观察到的行为中恢复可解释的决策策略。该方法结合了可解释性和黑箱模型的优点，旨在解决现有模型在准确性和可解释性之间的权衡问题。特别是在医疗决策中，CPR能够处理复杂的决策过程，提供高度准确的策略模型，这些模型在特定情境中是直接可解释的。

关键观点总结

关键观点1: 情境化策略恢复（CPR）是一种新的方法，用于从观察到的行为中学习并解释决策策略。

CPR将复杂决策过程的建模问题重新定义为一个多任务学习问题，每个情境代表一个独特的任务，可以通过多个简单的情境特定策略逐步构建复杂的决策策略。作者提供了两种CPR框架的实现方式：一种侧重于精确的局部可解释性，另一种保留了完整的全局可解释性。

关键观点2: CPR在医疗决策中具有广泛的应用前景。

医疗决策受多种因素影响，包括患者背景、病史、实验室测试等，真正的决策过程是复杂的。CPR方法能够处理这种复杂性，提供可解释的决策策略，有助于医生更好地理解患者的状况，做出更准确的诊断。

关键观点3: CPR结合了可解释性和黑箱模型的优点。

传统的机器学习模型往往面临着准确性和可解释性之间的权衡。CPR通过结合可解释模型类（如逻辑回归）和黑箱组件（如RNN或LSTM），能够在保持高准确性的同时，提供可解释的决策策略。

关键观点4: CPR具有强大的全局可解释性。

除了情境特定的策略外，CPR还能够提供全局可解释的策略，这有助于理解每一个历史特征对每一个行为的确切影响。这种全局可解释性使得医生能够更全面地了解决策过程，从而做出更合理的治疗决策。

关键观点5: CPR通过实验验证表现出优异的性能。

作者将CPR应用于两个医疗数据集：ADNI和MIMIC-III。实验结果表明，CPR显著优于其他可解释的基准模型，并且在这些医疗数据集上的表现与完全黑箱模型相当。此外，CPR还能够揭示医疗决策过程中的异质性，以及识别异常患者。

文章预览

DRUG AI 今天为大家介绍的是来自卡内基·梅隆大学的Eric P. Xing团队的一篇论文。可解释策略学习旨在从观察到的行为中估计可理解的决策策略；然而，现有模型在准确性和可解释性之间存在权衡，这限制了基于数据的人类决策过程的解释。从根本上说，现有方法之所以受到这一权衡的困扰，是因为它们将底层决策过程表示为一个通用策略，而实际上人类决策是动态的，可以在不同情境下发生显著变化。因此，作者开发了情境化策略恢复（CPR），将复杂决策过程的建模问题重新定义为一个多任务学习问题，每个情境代表一个独特的任务，可以通过多个简单的情境特定策略逐步构建复杂的决策策略。CPR将每个情境特定策略建模为一个线性映射，并随着新的观测数据的加入生成新的策略模型。作者提供了两种CPR框架的实现方式：一种侧重于精确的局部可解 ………………………………