Using Reinforcement Learning to Optimize Responses in Care Processes: A Case Study on Aggression Incidents

📄 arXiv: 2310.00981v1 📥 PDF

作者: Bart J. Verhoef, Xixi Lu

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-02

💡 一句话要点

利用强化学习优化护理过程中的应对策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 护理过程 马尔可夫决策过程 Q学习 SARSA 动态决策 应对策略 事件数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态和复杂的护理过程中难以有效应对客户的攻击行为，缺乏灵活的应对策略。
  2. 本文提出通过强化学习训练马尔可夫决策过程，以优化护理人员在面对攻击行为时的应对策略。
  3. 实验结果显示，所提政策与当前常用行动相似，但在特定情况下提供了更多的应对选项，增强了护理人员的灵活性。

📝 摘要（中文）

以往研究通过规范性过程监控在商业流程中寻找可操作的政策，并在贷款申请和交通罚款等类似领域进行了案例研究。然而，护理过程往往更加动态和复杂。在护理过程的任何阶段，可能有多种行动可供选择。本文采用强化学习的方法，利用护理过程中的事件数据训练马尔可夫决策过程，旨在为员工在客户表现出任何类型的攻击行为时找到最佳政策。我们使用了Q学习和SARSA算法来寻找最优政策。结果表明，这些算法得出的政策与当前使用的最频繁行动相似，但在某些情况下为员工提供了更多的选择。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决护理过程中员工在面对客户攻击行为时缺乏有效应对策略的问题。现有方法未能充分考虑护理过程的动态性和复杂性，导致应对措施不足。

核心思路：通过强化学习的方法，利用事件数据训练马尔可夫决策过程，寻找最佳应对策略，以提高护理人员的决策灵活性和有效性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和策略评估三个主要模块。首先收集护理过程中的事件数据，然后应用Q学习和SARSA算法进行模型训练，最后评估所得到的策略在实际场景中的有效性。

关键创新：本研究的创新点在于将强化学习应用于护理过程中的应对策略优化，提供了比现有方法更灵活的应对选择，尤其是在处理复杂和动态的客户行为时。

关键设计：在算法设计中，设置了适当的奖励机制以引导学习过程，选择了合适的状态空间和动作空间，并对Q值更新和策略选择进行了优化，以确保算法收敛和策略的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的强化学习算法在优化护理人员的应对策略方面表现出色，所得到的政策在特定情况下提供了比现有最频繁行动更多的选择，增强了护理人员的决策灵活性。具体性能数据和提升幅度在实验中得到了验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗护理、心理咨询和社会服务等需要应对客户行为的行业。通过优化护理人员的应对策略，可以提高服务质量，降低冲突风险，进而提升客户满意度和安全性。未来，该方法还可扩展至其他动态复杂的决策场景。

📄 摘要（原文）

Previous studies have used prescriptive process monitoring to find actionable policies in business processes and conducted case studies in similar domains, such as the loan application process and the traffic fine process. However, care processes tend to be more dynamic and complex. For example, at any stage of a care process, a multitude of actions is possible. In this paper, we follow the reinforcement approach and train a Markov decision process using event data from a care process. The goal was to find optimal policies for staff members when clients are displaying any type of aggressive behavior. We used the reinforcement learning algorithms Q-learning and SARSA to find optimal policies. Results showed that the policies derived from these algorithms are similar to the most frequent actions currently used but provide the staff members with a few more options in certain situations.