合成控制方法开创了一类强大的数据驱动技术，以估算捐助单元的单位的反事实现实。从本质上讲，该技术涉及在干预前时期安装的线性模型，该模型结合了供体结果以产生反事实。但是，使用时间不足的权重在每个时间实例上线性组合空间信息都无法捕获重要的单位间和单位内的时间上下文以及真实数据的复杂非线性动力学。相反，我们提出了一种在干预开始之前使用局部时空信息作为估计反事实序列的有希望的方法的方法。为此，我们建议了一个变压器模型，该模型利用特定的位置嵌入，修改的解码器掩模以及一项新的预训练任务来执行时空序列到序列建模。我们对合成数据的实验证明了我们方法在典型的小型供体池设置中的功效及其对噪声的稳健性。我们还通过模拟全州范围的公共卫生政策来评估其有效性，对哮喘药物进行支持，以支持随机对照试验的疾病，以及针对弗里德雷希共济失调的患者改进的医疗干预措施，从而在人口和患者水平上产生可行的医疗保健见解，以评估其有效性。临床决策并促进个性化治疗。