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机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用

通讯作者: 李姣, li.jiao@imicams.ac.cn
DOI:10.12201/bmr.202203.00015
声明:预印本系统所发表的论文仅用于最新科研成果的交流与共享,未经同行评议,因此不建议直接应用于指导临床实践。

Machine Learning Methods for Confounding Control in Causal Inference

Corresponding author: lijiao, li.jiao@imicams.ac.cn
  • 摘要:本文介绍了医学研究中混杂因素对因果推断的影响及常见的混杂因素识别方法,梳理了机器学习方法在因果推断中控制混杂因素的应用,最后讨论了机器学习方法在混杂因素控制中面临的机遇和挑战。

    关键词: 机器学习因果推断混杂因素控制

     

    Abstract: In this study, we introduced the effects of confounders in causal inference in medical studies and the state-of-art confounder identification methods. Furthermore, we summarized the applications of machine learning methods for controlling confounders in causal inference. Lastly, we discussed the opportunities and challenges face by application of machine learning methods in controlling confounders.

    Key words: Machine learning; Causal inference; Confounding control

    提交时间:2022-03-25

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  • 序号 提交日期 编号 操作
    1 2022-02-20

    bmr.202203.00015V1

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兰雨姗, 郑思, 李姣. 机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用. 2022. biomedRxiv.202203.00015

推荐引用格式

兰雨姗,郑思,李姣.机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用[J].医学信息学杂志,2022,43(11):20-26, 33

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