决策者需要在采用新的治疗政策之前预测结果的发展，该政策定义了何时以及如何连续地影响结果的治疗序列。通常，预测介入的未来结果轨迹的算法将未来治疗的固定顺序作为输入。这要么忽略了未来治疗对结果之前的结果的依赖性，要么隐含地假设已知治疗政策，因此排除了该政策未知或需要反事实分析的情况。为了应对这些局限性，我们开发了一种用于治疗和结果的联合模型，该模型允许估计处理策略和顺序治疗（OUT COMECTION数据）的影响。它可以回答有关治疗政策干预措施的介入和反事实查询，因为我们使用有关血糖进展的现实数据显示，并在此基础上进行了模拟研究。
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蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络由生物体的蛋白质之间的物理和/或功能相互作用组成。由于用于形成PPI网络的生物物理和高通量方法是昂贵的，耗时的，而且通常包含不准确性，因此最终的网络通常不完整。为了推断这些网络中缺少的相互作用，我们提出了基于连续的经典和量子随机步行的新型链接预测方法。在量子步行的情况下，我们检查了网络邻接和拉普拉斯矩阵的用法来控制步行动力学。我们根据相应的过渡概率定义得分函数，并在四个现实世界PPI数据集上执行测试。我们的结果表明，使用网络邻接矩阵的连续时间经典随机步行和量子步行可以成功预测缺失的蛋白质 - 蛋白质相互作用，并且性能与艺术的状态媲美。
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