Toward a Reinforcement-Learning-Based System for Adjusting Medication to Minimize Speech Disfluency

📄 arXiv: 2312.11509v4 📥 PDF

作者: Pavlos Constas, Vikram Rawal, Matthew Honorio Oliveira, Andreas Constas, Aditya Khan, Kaison Cheung, Najma Sultani, Carrie Chen, Micol Altomare, Michael Akzam, Jiacheng Chen, Vhea He, Lauren Altomare, Heraa Murqi, Asad Khan, Nimit Amikumar Bhanshali, Youssef Rachad, Michael Guerzhoy

分类: cs.CL, cs.LG, eess.AS

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2024-02-06)

备注: In Proc. Machine Learning for Cognitive and Mental Health Workshop (ML4CMH) at AAAI 2024

💡 一句话要点

提出基于强化学习的药物调整系统，以最小化精神健康相关的言语障碍。

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

关键词: 强化学习 药物剂量调整 言语障碍 精神健康 患者模拟

📋 核心要点

  1. 现有方法难以根据患者的实时反馈动态调整药物剂量，影响治疗效果。
  2. 利用强化学习算法，根据患者的言语流畅度反馈，自动优化药物组合和剂量。
  3. 通过患者模拟和真实数据集验证，证明该系统在一定条件下能收敛到较优的治疗方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习（RL）的系统，该系统能够自动为假设的患者开具可能有助于其精神健康相关言语障碍的药物，并根据对患者流畅度的零成本频繁测量来调整药物和剂量。本文展示了该系统的组成部分：一个用于检测和评估大型自建数据集上的言语障碍的模块，以及一个自动寻找良好药物组合的强化学习算法。为了支持这两个模块，我们从文献中收集了关于精神科药物对言语障碍影响的数据，并构建了一个合理的患者模拟系统。我们证明了在某些情况下，强化学习系统能够收敛到良好的药物治疗方案。我们收集并标记了一个可能存在言语障碍的人群数据集，并使用该数据集演示了我们的方法。我们的工作是一个概念验证：我们表明，使用自动数据收集来解决言语障碍的想法是有前景的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精神健康相关的言语障碍患者的药物剂量调整问题。现有方法通常依赖于医生的经验和患者的主观反馈，难以进行快速、准确的调整，且缺乏客观的量化指标。这导致治疗效果不稳定，且可能存在药物滥用或剂量不足的风险。

核心思路：论文的核心思路是将药物剂量调整问题建模为一个强化学习问题。通过将患者的言语流畅度作为奖励信号，强化学习算法可以学习到最优的药物组合和剂量调整策略。这种方法能够根据患者的实时反馈动态调整药物，从而提高治疗效果。

技术框架：该系统主要包含三个模块：1) 言语障碍检测与评估模块：用于自动检测和评估患者的言语流畅度，提供量化指标。2) 强化学习算法模块：根据言语流畅度指标，自动调整药物组合和剂量。3) 患者模拟系统：用于生成训练数据，模拟不同药物组合和剂量对患者言语流畅度的影响。整体流程是：患者模拟系统生成数据，用于训练强化学习算法；强化学习算法学习到最优策略后，可以用于指导实际患者的药物剂量调整。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习应用于精神健康领域的药物剂量调整。与传统的经验式方法相比，该方法能够自动学习和优化药物组合和剂量，提高治疗效果。此外，该论文还构建了一个言语障碍检测与评估模块，为强化学习算法提供了客观的量化指标。

关键设计：论文中，强化学习算法采用Q-learning或类似的算法。状态空间包括患者的言语流畅度指标、当前药物组合和剂量等。动作空间包括调整药物组合和剂量的操作。奖励函数根据言语流畅度指标进行设计，目标是最大化患者的言语流畅度。患者模拟系统基于文献数据和专家知识构建，模拟不同药物组合和剂量对患者言语流畅度的影响。

📊 实验亮点

论文构建了一个包含言语障碍人群的数据集，并使用该数据集验证了所提出的强化学习系统。实验结果表明，在一定的条件下，该系统能够收敛到较优的药物治疗方案。虽然论文主要是一个概念验证，但它展示了使用自动数据收集来解决言语障碍问题的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于精神健康领域，为言语障碍患者提供个性化的药物治疗方案。通过自动化的药物剂量调整，可以提高治疗效果，减少药物滥用风险，并减轻医生的工作负担。未来，该系统可以扩展到其他精神疾病的药物治疗，实现更精准的医疗服务。

📄 摘要（原文）

We propose a reinforcement learning (RL)-based system that would automatically prescribe a hypothetical patient medication that may help the patient with their mental health-related speech disfluency, and adjust the medication and the dosages in response to zero-cost frequent measurement of the fluency of the patient. We demonstrate the components of the system: a module that detects and evaluates speech disfluency on a large dataset we built, and an RL algorithm that automatically finds good combinations of medications. To support the two modules, we collect data on the effect of psychiatric medications for speech disfluency from the literature, and build a plausible patient simulation system. We demonstrate that the RL system is, under some circumstances, able to converge to a good medication regime. We collect and label a dataset of people with possible speech disfluency and demonstrate our methods using that dataset. Our work is a proof of concept: we show that there is promise in the idea of using automatic data collection to address speech disfluency.