This brief examines how control engineering and risk management techniques can be applied in the field of behavioral health through their use in the design and implementation of adaptive behavioral interventions. Adaptive interventions are gaining increasing acceptance as a means to improve prevention and treatment of chronic, relapsing disorders, such as abuse of alcohol, tobacco, and other drugs, mental illness, and obesity. A risk-based model predictive control (MPC) algorithm is developed for a hypothetical intervention inspired by Fast Track, a real-life program whose long-term goal is the prevention of conduct disorders in at-risk children. The MPC-based algorithm decides on the appropriate frequency of counselor home visits, mentoring sessions, and the availability of after-school recreation activities by relying on a model that includes identifiable risks, their costs, and the cost/benefit assessment of mitigating actions. MPC is particularly suited for the problem because of its constraint-handling capabilities, and its ability to scale to interventions involving multiple tailoring variables. By systematically accounting for risks and adapting treatment components over time, an MPC approach as described in this brief can increase intervention effectiveness and adherence while reducing waste, resulting in advantages over conventional fixed treatment. A series of simulations are conducted under varying conditions to demonstrate the effectiveness of the algorithm.

中文翻译：

---

行为健康适应性干预的基于风险的模型预测控制方法

本简介探讨了如何通过在适应性行为干预的设计和实施中使用控制工程和风险管理技术将其应用于行为健康领域。适应性干预措施作为改善慢性复发性疾病（如酒精、烟草和其他药物滥用、精神疾病和肥胖症）的预防和治疗的一种手段，越来越被接受。基于风险的模型预测控制 (MPC) 算法是为受 Fast Track 启发的假设干预而开发的，Fast Track 是一个现实生活项目，其长期目标是预防高危儿童的品行障碍。基于 MPC 的算法决定顾问家访、指导会议、以及课后娱乐活动的可用性，依赖于一个模型，该模型包括可识别的风险、成本以及缓解措施的成本/收益评估。MPC 特别适合解决这个问题，因为它具有约束处理能力，并且能够扩展到涉及多个剪裁变量的干预。通过系统地考虑风险并随着时间的推移调整治疗组成部分，本简介中描述的 MPC 方法可以提高干预有效性和依从性，同时减少浪费，从而比传统的固定治疗更具优势。在不同条件下进行了一系列模拟，以证明算法的有效性。MPC 特别适合解决这个问题，因为它具有约束处理能力，并且能够扩展到涉及多个剪裁变量的干预。通过系统地考虑风险并随着时间的推移调整治疗组成部分，本简介中描述的 MPC 方法可以提高干预有效性和依从性，同时减少浪费，从而比传统的固定治疗更具优势。在不同条件下进行了一系列模拟，以证明算法的有效性。MPC 特别适合解决这个问题，因为它具有约束处理能力，并且能够扩展到涉及多个剪裁变量的干预。通过系统地考虑风险并随着时间的推移调整治疗组成部分，本简介中描述的 MPC 方法可以提高干预有效性和依从性，同时减少浪费，从而比传统的固定治疗更具优势。在不同条件下进行了一系列模拟，以证明算法的有效性。本简介中描述的 MPC 方法可以提高干预有效性和依从性，同时减少浪费，从而比传统的固定治疗更具优势。在不同条件下进行了一系列模拟，以证明算法的有效性。本简介中描述的 MPC 方法可以提高干预有效性和依从性，同时减少浪费，从而具有优于传统固定治疗的优势。在不同条件下进行了一系列模拟，以证明算法的有效性。