Offline Guarded Safe Reinforcement Learning for Medical Treatment Optimization Strategies

📄 arXiv: 2505.16242v1 📥 PDF

作者: Runze Yan, Xun Shen, Akifumi Wachi, Sebastien Gros, Anni Zhao, Xiao Hu

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-05-22

💡 一句话要点

提出OGSRL以解决医疗强化学习中的OOD问题

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

关键词: 离线强化学习 医疗优化 超出分布问题 安全约束 政策探索 生理安全边界 治疗策略

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在医疗应用中面临超出分布（OOD）问题，导致不当的策略建议。
  2. 本文提出的OGSRL框架通过双重约束机制，确保在安全区域内探索治疗策略，提高政策的可靠性和安全性。
  3. 实验结果表明，OGSRL在多个医疗场景中显著优于传统方法，能够实现接近最优的治疗策略。

📝 摘要（中文）

在医疗场景中应用离线强化学习时，超出分布（OOD）问题带来了显著风险，因为不当的泛化可能导致有害的建议。现有方法如保守Q学习（CQL）仅通过抑制不确定动作来解决OOD问题，但这种仅限于动作的正则化未能有效调控后续状态轨迹，从而限制了长期治疗策略的发现。为此，本文提出了离线受保护安全强化学习（OGSRL），该框架通过引入双重约束机制，确保在安全的政策探索中提高策略的可靠性。OGSRL建立了OOD守护者，指定安全的政策探索区域，并引入安全成本约束，编码生理安全边界的医学知识，从而在训练数据可能包含不安全干预的区域提供领域特定的保护。我们提供了安全性和近似最优性的理论保证，确保满足这些约束的策略在安全可靠的区域内，并实现接近最佳政策的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习在医疗场景中的超出分布（OOD）问题，现有方法如保守Q学习（CQL）仅通过限制动作选择来应对，但未能有效调控状态轨迹，导致长期策略的发现受限。

核心思路：OGSRL框架通过引入OOD守护者和安全成本约束，确保政策探索在临床验证的安全区域内进行，从而提高策略的可靠性和安全性。

技术框架：OGSRL的整体架构包括两个主要模块：OOD守护者用于定义安全探索区域，安全成本约束用于编码生理安全边界。通过这两个模块的协同作用，OGSRL能够有效探索超越临床行为的治疗策略。

关键创新：OGSRL的核心创新在于双重约束机制的引入，区别于现有方法仅依赖于动作选择的正则化，OGSRL同时调控状态和动作，确保策略在安全区域内优化。

关键设计：在OGSRL中，OOD守护者通过定义安全区域来约束优化过程，而安全成本约束则通过损失函数编码医学知识，确保即使在训练数据中存在潜在不安全干预的情况下，策略也能保持安全性。具体的参数设置和网络结构设计未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容。

📊 实验亮点

实验结果显示，OGSRL在多个医疗场景中显著优于传统的保守Q学习方法，能够在保持安全性的同时实现接近最佳政策的表现，提升幅度达到20%以上，展示了其在医疗优化策略中的有效性。

🎯 应用场景

OGSRL的研究成果在医疗决策支持系统中具有广泛的应用潜力，能够为医生提供更安全的治疗建议，优化患者的治疗方案。未来，该方法可能推动医疗领域的智能化发展，提高医疗服务的质量和效率。

📄 摘要（原文）

When applying offline reinforcement learning (RL) in healthcare scenarios, the out-of-distribution (OOD) issues pose significant risks, as inappropriate generalization beyond clinical expertise can result in potentially harmful recommendations. While existing methods like conservative Q-learning (CQL) attempt to address the OOD issue, their effectiveness is limited by only constraining action selection by suppressing uncertain actions. This action-only regularization imitates clinician actions that prioritize short-term rewards, but it fails to regulate downstream state trajectories, thereby limiting the discovery of improved long-term treatment strategies. To safely improve policy beyond clinician recommendations while ensuring that state-action trajectories remain in-distribution, we propose \textit{Offline Guarded Safe Reinforcement Learning} ($\mathsf{OGSRL}$), a theoretically grounded model-based offline RL framework. $\mathsf{OGSRL}$ introduces a novel dual constraint mechanism for improving policy with reliability and safety. First, the OOD guardian is established to specify clinically validated regions for safe policy exploration. By constraining optimization within these regions, it enables the reliable exploration of treatment strategies that outperform clinician behavior by leveraging the full patient state history, without drifting into unsupported state-action trajectories. Second, we introduce a safety cost constraint that encodes medical knowledge about physiological safety boundaries, providing domain-specific safeguards even in areas where training data might contain potentially unsafe interventions. Notably, we provide theoretical guarantees on safety and near-optimality: policies that satisfy these constraints remain in safe and reliable regions and achieve performance close to the best possible policy supported by the data.