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동적 처치 요법(Dynamic Treatment Regimes; DTR)은 개인에게 맞춤형 치료법을 제공하도록 설계된 의사 결정 규칙이다. 모든 개인에게 동일한 유형의 치료법이 처방되는 고전적 방법과 달리, 동적 처치 요법은 시간이 지남에 따라 변하는 개인의 특성을 고려한 치료법을 처방한다.
회귀 기반 방법 중 대표적인 방법인 Q-학습(Q-learning) 방법은 구현이 용이하기 때문에 대중적으로 사용되지만 관찰 ...

동적 처치 요법(Dynamic Treatment Regimes; DTR)은 개인에게 맞춤형 치료법을 제공하도록 설계된 의사 결정 규칙이다. 모든 개인에게 동일한 유형의 치료법이 처방되는 고전적 방법과 달리, 동적 처치 요법은 시간이 지남에 따라 변하는 개인의 특성을 고려한 치료법을 처방한다.
회귀 기반 방법 중 대표적인 방법인 Q-학습(Q-learning) 방법은 구현이 용이하기 때문에 대중적으로 사용되지만 관찰 연구 데이터에서 사용할 때 추정량의 성능은 모형의 정확한 설정에 의존하게 된다. 이에 이중강건한(doubly-robust) 추정 방법이 연구되어왔고 대표적으로 동적 가중 최소제곱법(dynamic Weighted Ordinary Least Squares; d-WOLS)이 있다. 하지만 이 방법을 현실 세계의 데이터에 적용할 경우 여전히 제약이 따른다.
이에 기존 방법을 기반으로 새로운 이중 강건한 추정 방법을 제안한다.
모의 실험에서는 기존 동적 가중 최소제곱법과 제안한 방법 간의 비교를 통해 성능을 입증하였으며 실제 데이터 적합을 통해 적용 가능성을 확인하였다.

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