现实世界中临床干预措施的治疗功效的估计涉及处理诸如死亡时间，重新住院或可能受到检查的复合事件之类的连续结果。在这种情况下，反事实推理需要将混杂的生理特征的影响与正在评估的干预措施的影响中影响基线存活率的影响。在本文中，我们提出了一种潜在变量方法来模拟异质治疗效果，该方法通过提出一个人可以属于具有不同响应特征的潜在簇之一。我们表明，这种潜在结构可以介导基本的生存率，并有助于确定干预的影响。我们证明了我们的方法根据个人对最初进行的多个大型随机临床试验的治疗反应来发现可行的表型的能力，该试验最初是为了评估适当的治疗方法以降低心血管风险。

机器学习在医疗保健中的应用通常需要处理时间到事实的预测任务，包括不良事件的预测，重新住院或死亡。由于失去随访，此类结果通常受到审查。标准的机器学习方法不能直接地应用于具有审查结果的数据集。在本文中，我们提出了Auton-Survival，这是一个开源存储库，用于简化审查的活动时间或生存数据的工具。Auton Survival包括用于生存回归的工具，存在域移位，反事实估计，风险分层的表型，评估以及治疗效果的估计。通过采用大量SEER肿瘤学发病率数据的现实世界案例研究，我们证明了Auton Survival迅速支持数据科学家在回答复杂健康和流行病学问题方面的能力。

由于存在抗抗，因此仅由于例如损失跟踪而仅部分已知的抗抗，因此仅存在抗抗，因此存在于回归建模的具有挑战性。这些问题经常在医疗应用中出现，使生存分析成为医疗保健的生物统计学和机器学习的关键努力，Cox回归模型是最常用的模型。我们描述了一种基于COX回归的学习混合物来模拟各个生存分布的生存分析回归模型的新方法。我们提出了对该模型的预期最大化算法的近似，该算法对混合组进行了艰难的分配，以进行优化效率。在每个组分配中，我们使用深神经网络的每个组内的危险比以及每个混合物组分非参数的基线危害。我们对多个现实世界数据集进行实验，并查看种族和性别患者的死亡率。我们强调了校准在医疗保健环境中的重要性，并证明我们的方法在鉴别性能和校准方面表明了古典和现代生存分析基线，在少数人口统计数据上具有大的收益。

有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。

We develop a Bayesian semi-parametric model for the estimating the impact of dynamic treatment rules on survival among patients diagnosed with pediatric acute myeloid leukemia (AML). The data consist of a subset of patients enrolled in the phase III AAML1031 clinical trial in which patients move through a sequence of four treatment courses. At each course, they undergo treatment that may or may not include anthracyclines (ACT). While ACT is known to be effective at treating AML, it is also cardiotoxic and can lead to early death for some patients. Our task is to estimate the potential survival probability under hypothetical dynamic ACT treatment strategies, but there are several impediments. First, since ACT was not randomized in the trial, its effect on survival is confounded over time. Second, subjects initiate the next course depending on when they recover from the previous course, making timing potentially informative of subsequent treatment and survival. Third, patients may die or drop out before ever completing the full treatment sequence. We develop a generative Bayesian semi-parametric model based on Gamma Process priors to address these complexities. At each treatment course, the model captures subjects' transition to subsequent treatment or death in continuous time under a given rule. A g-computation procedure is used to compute a posterior over potential survival probability that is adjusted for time-varying confounding. Using this approach, we conduct posterior inference for the efficacy of hypothetical treatment rules that dynamically modify ACT based on evolving cardiac function.

从电子健康记录（EHR）数据中进行有效学习来预测临床结果，这通常是具有挑战性的，因为在不规则的时间段记录的特征和随访的损失以及竞争性事件（例如死亡或疾病进展）。为此，我们提出了一种生成的事实模型，即Survlatent Ode，该模型采用了基于基于微分方程的复发性神经网络（ODE-RNN）作为编码器，以有效地对不规则采样的输入数据进行潜在状态的动力学有效地参数化。然后，我们的模型利用所得的潜在嵌入来灵活地估计多个竞争事件的生存时间，而无需指定事件特定危害功能的形状。我们展示了我们在Mimic-III上的竞争性能，这是一种从重症监护病房收集的自由纵向数据集，预测医院死亡率以及DANA-FARBER癌症研究所（DFCI）的数据，以预测静脉血栓症（静脉血栓症（DFCI）（DFCI）（ VTE），是癌症患者的生命并发症，死亡作为竞争事件。幸存ODE优于分层VTE风险组的当前临床标准Khorana风险评分，同时提供临床上有意义且可解释的潜在表示。

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。

估算干预措施对患者结果的影响是个性化医学的关键方面之一。他们的推断经常受到训练数据仅包括给药治疗的结果，而不是用于替代治疗（所谓的反事实结果）。基于观察数据的这种情况，即〜对于连续和二进制结果变量，不适用干预的数据，建议了几种方法。然而，患者结果通常以时间对次的数据记录，如果在观察期内未发生事件，则包括右审查的事件时间。尽管他们的重要性巨大，时间令人难度的数据很少用于治疗优化。我们建议一种名为Bites的方法（用于存活数据的平衡个体治疗效果），其将特定的半导体Cox损耗与治疗平衡的深神经网络相结合;即，我们使用积分概率度量（IPM）正常化治疗和未治疗的患者之间的差异。我们在仿真研究中展示了这种方法优于现有技术。此外，我们在应用于乳腺癌患者队列的应用中证明可以基于六个常规参数进行激素治疗。我们成功验证了独立的队列中的这一发现。提供叮咬作为易于使用的Python实现。

Prognostication for lung cancer, a leading cause of mortality, remains a complex task, as it needs to quantify the associations of risk factors and health events spanning a patient's entire life. One challenge is that an individual's disease course involves non-terminal (e.g., disease progression) and terminal (e.g., death) events, which form semi-competing relationships. Our motivation comes from the Boston Lung Cancer Study, a large lung cancer survival cohort, which investigates how risk factors influence a patient's disease trajectory. Following developments in the prediction of time-to-event outcomes with neural networks, deep learning has become a focal area for the development of risk prediction methods in survival analysis. However, limited work has been done to predict multi-state or semi-competing risk outcomes, where a patient may experience adverse events such as disease progression prior to death. We propose a novel neural expectation-maximization algorithm to bridge the gap between classical statistical approaches and machine learning. Our algorithm enables estimation of the non-parametric baseline hazards of each state transition, risk functions of predictors, and the degree of dependence among different transitions, via a multi-task deep neural network with transition-specific sub-architectures. We apply our method to the Boston Lung Cancer Study and investigate the impact of clinical and genetic predictors on disease progression and mortality.

为目标疾病开发新药物是一项耗时且昂贵的任务，药物重新利用已成为药物开发领域的流行话题。随着许多健康索赔数据可用，已经对数据进行了许多研究。现实世界的数据嘈杂，稀疏，并且具有许多混杂因素。此外，许多研究表明，药物的作用在人群中是异质的。近年来已经出现了许多有关估计异构治疗效果（HTE）（HTE）的高级机器学习模型，并已应用于计量经济学和机器学习社区。这些研究将医学和药物开发视为主要应用领域，但是从HTE方法论到药物开发的转化研究有限。我们旨在将HTE方法介绍到医疗保健领域，并在通过基准实验进行医疗保健行政索赔数据进行基准实验时提供可行性考虑。另外，我们希望使用基准实验来展示如何将模型应用于医疗保健研究时如何解释和评估模型。通过将最近的HTE技术引入生物医学信息学社区的广泛读者，我们希望通过机器学习促进广泛采用因果推断。我们还希望提供HTE具有个性化药物有效性的可行性。

在制定政策指南时，随机对照试验（RCT）代表了黄金标准。但是，RCT通常是狭窄的，并且缺乏更广泛的感兴趣人群的数据。这些人群中的因果效应通常是使用观察数据集估算的，这可能会遭受未观察到的混杂和选择偏见。考虑到一组观察估计（例如，来自多项研究），我们提出了一个试图拒绝偏见的观察性估计值的元偏值。我们使用验证效应，可以从RCT和观察数据中推断出的因果效应。在拒绝未通过此测试的估计器之后，我们对RCT中未观察到的亚组的外推性效应产生了保守的置信区间。假设至少一个观察估计量在验证和外推效果方面是渐近正常且一致的，我们为我们算法输出的间隔的覆盖率概率提供了保证。为了促进在跨数据集的因果效应运输的设置中，我们给出的条件下，即使使用灵活的机器学习方法用于估计滋扰参数，群体平均治疗效应的双重稳定估计值也是渐近的正常。我们说明了方法在半合成和现实世界数据集上的特性，并表明它与标准的荟萃分析技术相比。

个性化医学是针对患者特征量身定制的医学范式，是医疗保健中越来越有吸引力的领域。个性化医学的一个重要目标是根据基线协变量鉴定患者的亚组，而与其他比较治疗相比，从目标治疗中受益更多。当前的大多数亚组识别方法仅着重于获得具有增强治疗效果的亚组，而无需注意亚组大小。但是，临床上有意义的亚组学习方法应确定可以从更好的治疗中受益的患者数量的最大数量。在本文中，我们提出了一项最佳的亚组选择规则（SSR），该规则最大化选定的患者的数量，同时，达到了预先指定的临床意义上有意义的平均结果，例如平均治疗效果。我们基于描述结果中的处理 - 果膜相互作用的对比函数，得出了最佳SSR的两种等效理论形式。我们进一步提出了一个受约束的策略树搜索算法（资本），以在可解释的决策树类中找到最佳SSR。所提出的方法是灵活的，可以处理多种限制因素，以惩罚具有负面治疗效果的患者，并使用受限的平均生存时间作为临床上有趣的平均结果来解决事件数据的时间。进行了广泛的模拟，比较研究和实际数据应用，以证明我们方法的有效性和实用性。

生存分析是事实建模的艺术，在临床治疗决策中起着重要作用。最近，已经提出了由神经ODE建立的连续时间模型进行生存分析。然而，由于神经ODE求解器的计算复杂性很高，神经ODE的训练很慢。在这里，我们提出了一种有效的替代方案，用于柔性连续时间模型，称为生存混合物密度网络（生存MDN）。生存MDN适用于混合密度网络（MDN）的输出的可逆阳性功能。尽管MDN产生灵活的实价分布，但可逆正函数将模型映射到时间域，同时保留可拖动密度。使用四个数据集，我们表明生存MDN的性能优于或类似于一致性的连续和离散时间基准，集成的brier得分和集成的二项式对数可能性。同时，生存MDN的速度也比基于ODE的模型和离散模型中规避的分类问题快。

因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中，在许多领域（例如计算机科学，医学，经济学和教育）中，因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展，它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常，深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间，然后设计各种客观优化函数，以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查，其核心贡献如下：1）我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标； 2）我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述； 3）我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。

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。

训练因果效果变分性自身摩托（CEVAE）以预测给定的观察治疗数据的结果，而使用重要性采样均匀的处理分布训练均匀治疗变分性自身培训（UTVAE）。在本文中，我们表明，通过减轻训练训练以测试时间发生的分布换档，使用对观察治疗分布的均匀处理导致更好的因果化推断。我们还探讨了统一和观察治疗分布的组合，推断和生成网络培训目标，以找到更好的培训程序，用于推断治疗效果。实验，我们发现所提出的Utvae在综合效应误差估计比Sycleiny和IHDP数据集上的CEVAE估计的估计是更好的绝对平均处理效果误差和精度。

Learning individual-level causal effects from observational data, such as inferring the most effective medication for a specific patient, is a problem of growing importance for policy makers. The most important aspect of inferring causal effects from observational data is the handling of confounders, factors that affect both an intervention and its outcome. A carefully designed observational study attempts to measure all important confounders. However, even if one does not have direct access to all confounders, there may exist noisy and uncertain measurement of proxies for confounders. We build on recent advances in latent variable modeling to simultaneously estimate the unknown latent space summarizing the confounders and the causal effect. Our method is based on Variational Autoencoders (VAE) which follow the causal structure of inference with proxies. We show our method is significantly more robust than existing methods, and matches the state-of-the-art on previous benchmarks focused on individual treatment effects.

Referred to as the third rung of the causal inference ladder, counterfactual queries typically ask the "What if ?" question retrospectively. The standard approach to estimate counterfactuals resides in using a structural equation model that accurately reflects the underlying data generating process. However, such models are seldom available in practice and one usually wishes to infer them from observational data alone. Unfortunately, the correct structural equation model is in general not identifiable from the observed factual distribution. Nevertheless, in this work, we show that under the assumption that the main latent contributors to the treatment responses are categorical, the counterfactuals can be still reliably predicted. Building upon this assumption, we introduce CounterFactual Query Prediction (CFQP), a novel method to infer counterfactuals from continuous observations when the background variables are categorical. We show that our method significantly outperforms previously available deep-learning-based counterfactual methods, both theoretically and empirically on time series and image data. Our code is available at https://github.com/edebrouwer/cfqp.

估算随机实验的因果效应是临床研究的核心。降低这些分析中的统计不确定性是统计学家的重要目标。注册管理机构，事先审判和健康记录构成了对患者的历史数据汇编，其在可能是可利用至此的患者下的历史数据。但是，大多数历史借贷方法通过牺牲严格的I型错误率控制来达到方差的减少。在这里，我们建议使用利用线性协变调整的历史数据来提高试验分析的效率而不会产生偏见。具体而言，我们在历史数据上培训预后模型，然后使用线性回归估计治疗效果，同时调整试验受试者预测结果（其预后分数）。我们证明，在某些条件下，这种预后调整程序在大类估算仪中获得了最低差异。当不符合这些条件时，预后的协变量调整仍然比原始协变量调整更有效，并且效率的增益与上述预后模型的预测准确性的衡量标准成正比，与原始协变量的线性关系的预测准确性。我们展示了使用模拟的方法和阿尔茨海默病的临床试验的再分析，并观察平均平均误差的有意义减少和估计方差。最后，我们提供了一种简化的渐近方差公式，使得能够计算这些收益的功率计算。在使用预后模型的预后模型中，可以实现10％和30％的样品尺寸减少。

在因果关系中，估计治疗的效果而不会混淆推断仍然是一个主要问题，因为需要在没有治疗的情况下评估两种情况的结果。无法同时观察它们，潜在结果的估计仍然是一个具有挑战性的任务。我们提出了一种创新的方法，其中问题是作为缺失的数据模型重新重新制作。目的是估计\ emph {因果群体}的隐藏分布，定义为治疗和结果的函数。通过先前取决于处理和结果信息的原因自动编码器（CAE），使潜在空间与目标群体的概率分布增强。在减少到潜伏空间之后重建该特征，并由在网络的中间层中引入的掩模约束，其中包含治疗和结果信息。