核心内容摘要
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因果推断与机器学习在近年来相互影响和促进在实践中的应用越来越多。
在医学科研领域虽然通过机器学习方法开展因果推断研究越来越受重视但目前来看应用不足。
在医学领域因果推断的重要性不言而喻。
传统机器学习在做什么 —— 预测。
精准回答“What”发生了什么/将发生什么。
例如根据影像学特征预测肿瘤是良性还是恶性。
医学研究的终极目标是什么 —— 干预。
必须回答“Why”为什么和“What if”如果…会怎样。
例如“如果给这位患者换用B药会比A药效果更好吗”这需要因果推断。
在医学科研领域机器学习与因果推断的结合形成了丰富的方法论其核心目标是从观察性数据中以更稳健、更高效的方式识别“因果效应”。
可以将这些方法分为两大策略基于研究设计的策略和基于估计模型的策略。
策略一基于研究设计的“模拟随机化”方法包括倾向性评分方法机器学习方法可以更精准的估计倾向性评分以及双重稳健估计方法。
策略二基于估计模型的“直接建模”方法包括超级机器学习因果森林双重机器学习DML等。
结合这些条件机器学习开展因果推断研究必定是未来医学科研的大趋势。
诸位学友得抓紧时间跟上学习了给你的SCI论文统计方法升升级。
在“内卷”严重的科研环境下简单的相关性分析和基础回归已经难以打动审稿人。
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