講演情報
[1F5-OS-10c-04]打ち切り下での生存アウトカムに対するオフ方策評価と学習
〇久保田 匡亮1、髙橋 実宏1、齋藤 優太2 (1. 株式会社NTTドコモ、2. コーネル大学)
キーワード：
生存時間解析、オフ方策評価、オフ方策学習、因果推論
患者の生存や顧客維持といった生存アウトカムの最適化は，データ駆動型の意思決定において重要な目的である．オフ方策評価は，高いコストやリスクを伴うオンライン実験を行うことなく，過去のログデータのみを用いて意思決定方策を評価するための強力な枠組みを提供する．しかし，典型的な推定量は右側打ち切りを伴う生存アウトカムを扱うようには設計されておらず，打ち切り時間を超えた未観測の生存時間を無視してしまうため，真の方策性能を系統的に過小評価してしまうという問題がある．この問題に対処するため，本研究では，打ち切り下での生存アウトカムに特化したオフ方策評価および学習のための新しい枠組みを提案する ．具体的には，打ち切りによるバイアスを明示的に扱うために，打ち切り逆確率重み付け（Inverse Probability of Censoring Weighting: IPCW）技術を用いた推定量であるIPCW-IPSおよびIPCW-DRを提案する．シミュレーション研究を通じて提案手法の有効性を実証するとともに，公開実データを用いた実験により，評価および学習タスクの双方における実用的な有効性を示す．