癌症护理中的治疗决策受到随机对照试验（RCT）的治疗效应估计的指导。 RCT估计在某个人群中，一种治疗与另一种治疗的平均效应。但是，治疗可能对人群中的每个患者都不同样有效。了解针对特定患者和肿瘤特征量身定制的治疗的有效性将实现个性化的治疗决策。通过平均RCT中不同患者亚组的结果来获得量身定制的治疗效果，需要大量的患者在所有相关亚组中具有足够的统计能力，以实现所有可能的治疗。美国癌症联合委员会（AJCC）建议研究人员开发结果预测模型（OPMS），以实现个性化治疗决策。 OPM有时称为风险模型或预后模型，使用患者和肿瘤特征来预测患者的结局，例如总体生存。假设这些预测对于使用“只有在OPM预测患者具有高复发风险的情况下开出化学疗法的规则”之类的规则，对治疗决策有用。 AJCC认识到可靠预测的重要性，发布了OPM的清单，以确保设计OPM设计的患者群体的可靠OPM预测准确性。但是，准确的结果预测并不意味着这些预测会产生良好的治疗决策。从这个角度来看，我们表明OPM依靠固定的治疗政策，这意味着被发现可以准确预测验证研究结果的OPM在用于治疗决策的情况下仍会导致患者伤害。然后，我们提供有关如何开发对个性化治疗决策有用的模型以及如何评估模型是否具有决策价值的指导。

最早的早期结肠直肠癌（CRC）患者可以单独通过手术治愈，只有某些高风险的早期CRC患者受益于佐剂化学疗法。然而，很少有验证的生物标志物可用于准确预测术后化疗的生存效果。我们开发了一种新的深度学习算法（CRCNET），使用来自分子和细胞肿瘤（MCO）的全滑动图像来预测II / III CRC中辅助化疗的存活效益。我们通过交叉验证和外部使用来自癌症基因组Atlas（TCGA）的独立队列的外部验证了CRCNet。我们表明，CRCNet不仅可以准确地预测生存预后，还可以进行佐剂化疗的治疗效果。 CRCNET鉴定了来自佐剂化疗的高危亚组益处，在化疗治疗的患者中，观察到辅助化疗最大而显着的存活率。相反，在CRCNET低和中风险亚组中观察到最小化疗益处。因此，CRCNET可能在阶段II / III CRC的指导治疗方面具有很大的用途。

This report summarises the outcomes of a systematic literature search to identify Bayesian network models used to support decision making in healthcare. After describing the search methodology, the selected research papers are briefly reviewed, with the view to identify publicly available models and datasets that are well suited to analysis using the causal interventional analysis software tool developed in Wang B, Lyle C, Kwiatkowska M (2021). Finally, an experimental evaluation of applying the software on a selection of models is carried out and preliminary results are reported.

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

细菌感染负责全球高死亡率。感染潜在的抗菌素耐药性，多方面的患者的临床状况会阻碍正确选择抗生素治疗。随机临床试验提供了平均治疗效果估计值，但对于治疗选择的风险分层和优化，即个性化治疗效果（ITE）并不理想。在这里，我们利用了从美国南部学术诊所收集的大规模电子健康记录数据，模仿临床试验，即“目标试验”，并为诊断患有急性细菌的患者开发了死亡率预测和ITE估计的机器学习模型皮肤和皮肤结构感染（ABSSI）是由于金黄色葡萄球菌（MRSA）引起的。 ABSSI-MRSA是一个充满挑战的疾病，治疗选择减少 - 万古霉素是首选的选择，但它具有不可忽略的副作用。首先，我们使用倾向评分匹配来模仿试验并创建随机治疗（万古霉素与其他抗生素）数据集。接下来，我们使用此数据来训练各种机器学习方法（包括增强/Lasso Logistic回归，支持向量机和随机森林），并通过引导验证选择接收器特征（AUC）下的面积最佳模型。最后，我们使用这些模型来计算ITE并通过改变治疗的变化来避免死亡。排出外测试表明，SVM和RF是最准确的，AUC分别为81％和78％，但BLR/Lasso不远（76％）。通过使用BLR/Lasso计算反事实，万古霉素增加了死亡的风险，但显示出很大的变化（优势比1.2，95％范围0.4-3.8），对结果概率的贡献是适度的。取而代之的是，RF在ITE中表现出更大的变化，表明更复杂的治疗异质性。

Tongue cancer is a common oral cavity malignancy that originates in the mouth and throat. Much effort has been invested in improving its diagnosis, treatment, and management. Surgical removal, chemotherapy, and radiation therapy remain the major treatment for tongue cancer. The survival of patients determines the treatment effect. Previous studies have identified certain survival and risk factors based on descriptive statistics, ignoring the complex, nonlinear relationship among clinical and demographic variables. In this study, we utilize five cutting-edge machine learning models and clinical data to predict the survival of tongue cancer patients after treatment. Five-fold cross-validation, bootstrap analysis, and permutation feature importance are applied to estimate and interpret model performance. The prognostic factors identified by our method are consistent with previous clinical studies. Our method is accurate, interpretable, and thus useable as additional evidence in tongue cancer treatment and management.

影响重症患者护理的许多基本问题会带来类似的分析挑战：医生无法轻易估计处于危险的医疗状况或治疗的影响，因为医疗状况和药物的因果影响是纠缠的。他们也无法轻易进行研究：没有足够的高质量数据来进行高维观察性因果推断，并且通常无法在道德上进行RCT。但是，机械知识可获得，包括如何吸收人体药物，并且这些知识与有限数据的结合可能就足够了 - 如果我们知道如何结合它们。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于在这些复杂条件下对重症患者的因果影响估算：随着时间的流逝，药物与观察之间的相互作用，不大的患者数据集以及可以代替缺乏数据的机械知识。我们将此框架应用于影响重症患者的极其重要的问题，即癫痫发作和大脑中其他潜在有害的电气事件的影响（称为癫痫样活动 - EA）对结局。鉴于涉及的高赌注和数据中的高噪声，可解释性对于解决此类复杂问题的故障排除至关重要。我们匹配的小组的解释性使神经科医生可以执行图表审查，以验证我们的因果分析的质量。例如，我们的工作表明，患者经历了高水平的癫痫发作般的活动（75％的EA负担），并且未经治疗的六个小时的窗口未受治疗，平均而言，这种不良后果的机会增加了16.7％。作为严重的大脑损伤，终生残疾或死亡。我们发现患有轻度但长期EA的患者（平均EA负担> = 50％）患有不良结果的风险增加了11.2％。

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。

随着时间的流逝，估计反事实结果有可能通过协助决策者回答“假设”问题来解锁个性化医疗保健。现有的因果推理方法通常考虑观察和治疗决策之间的定期离散时间间隔，因此无法自然地模拟不规则采样的数据，这是实践中的共同环境。为了处理任意观察模式，我们将数据解释为基础连续时间过程中的样本，并建议使用受控微分方程的数学明确地对其潜在轨迹进行建模。这导致了一种新方法，即治疗效果神经控制的微分方程（TE-CDE），该方程可在任何时间点评估潜在的结果。此外，对抗性训练用于调整时间依赖性混杂，这在纵向环境中至关重要，这是常规时间序列中未遇到的额外挑战。为了评估解决此问题的解决方案，我们提出了一个基于肿瘤生长模型的可控仿真环境，以反映出各种临床方案的一系列场景。在所有模拟场景中，TE-CDE始终优于现有方法，并具有不规则采样。

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。

数据科学任务可以被视为了解数据的感觉或测试关于它的假设。从数据推断的结论可以极大地指导我们做出信息做出决定。大数据使我们能够与机器学习结合执行无数的预测任务，例如鉴定患有某种疾病的高风险患者并采取可预防措施。然而，医疗保健从业者不仅仅是仅仅预测的内容 - 它们也对输入特征和临床结果之间的原因关系感兴趣。了解这些关系将有助于医生治疗患者并有效降低风险。通常通过随机对照试验鉴定因果关系。当科学家和研究人员转向观察研究并试图吸引推论时，这种试验通常是不可行的。然而，观察性研究也可能受到选择和/或混淆偏差的影响，这可能导致错误的因果结论。在本章中，我们将尝试突出传统机器学习和统计方法中可能出现的一些缺点，以分析观察数据，特别是在医疗保健数据分析域中。我们将讨论因果化推理和方法，以发现医疗领域的观测研究原因。此外，我们将展示因果推断在解决某些普通机器学习问题等中的应用，例如缺少数据和模型可运输性。最后，我们将讨论将加强学习与因果关系相结合的可能性，作为反击偏见的一种方式。

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。

Attention-based multiple instance learning (AMIL) algorithms have proven to be successful in utilizing gigapixel whole-slide images (WSIs) for a variety of different computational pathology tasks such as outcome prediction and cancer subtyping problems. We extended an AMIL approach to the task of survival prediction by utilizing the classical Cox partial likelihood as a loss function, converting the AMIL model into a nonlinear proportional hazards model. We applied the model to tissue microarray (TMA) slides of 330 lung cancer patients. The results show that AMIL approaches can handle very small amounts of tissue from a TMA and reach similar C-index performance compared to established survival prediction methods trained with highly discriminative clinical factors such as age, cancer grade, and cancer stage

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.

肺癌是全球癌症死亡的主要原因，肺腺癌是最普遍的肺癌形式。 EGFR阳性肺腺癌已被证明对TKI治疗的反应率很高，这是肺癌分子测试的基本性质。尽管目前的指南考虑必要测试，但很大一部分患者并未常规化，导致数百万的人未接受最佳治疗肺癌。测序是EGFR突变分子测试的黄金标准，但是结果可能需要数周的时间才能回来，这在时间限制的情况下并不理想。能够快速，便宜地检测EGFR突变的替代筛查工具的开发，同时保存组织以进行测序可以帮助减少受比较治疗的患者的数量。我们提出了一种多模式方法，该方法将病理图像和临床变量整合在一起，以预测EGFR突变状态，迄今为止最大的临床队列中的AUC为84％。这样的计算模型可以以很少的额外成本进行大部分部署。它的临床应用可以减少中国接受亚最佳治疗的患者数量53.1％，在美国将高达96.6％的患者减少96.6％。

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。

我们提出了一种通用公式，用于具有临床生存数据的设置中连续治疗建议问题，我们称之为深层生存剂量反应函数（DEEPSDRF）。也就是说，我们认为学习条件平均剂量反应（CADR）的问题仅来自历史数据，在历史数据中，观察到的因素（混杂因素）都会影响观察到的治疗和事件时间结果。DEEPSDRF的估计治疗效果使我们能够开发出针对选择偏差的校正的推荐算法。我们比较了基于随机搜索和强化学习的两种推荐方法，并在患者结局方面发现了相似的表现。我们在广泛的仿真研究和EICU研究所（ERI）数据库中测试了DeepSDRF和相应的推荐剂。据我们所知，这是首次使用因果模型来解决医疗环境中观察数据的连续治疗效果。

一种共同的销售策略涉及让帐户高管（AES）积极联系并与潜在客户联系。但是，并非所有的接触尝试都有积极的效果：有些尝试不会改变客户的决策，而另一些尝试甚至可能会干扰所需的结果。在这项工作中，我们建议使用因果推断来估计与每个潜在客户联系并相应地制定联系政策的效果。我们从在线珠宝市场worthy.com上证明了这种方法。我们研究了有价值的业务流程，以确定相关的决策和结果，并对他们制定的方式进行正式的假设。使用因果工具，我们选择了一个决策点，改善AE接触活动似乎是有希望的。然后，我们制定了一个个性化的政策，建议仅与对其有益的客户联系。最后，我们在3个月内验证了A \ B测试中的结果，从而导致目标人群的项目交付率增加了22％（p值= 0.026）。现在，该政策正在持续使用。

即使在医学和公共政策等高风险设置中，数据驱动的决策也起着重要作用。从观察到的数据中学习最佳策略需要仔细制定效用函数，该功能的期望值在人群中最大化。尽管研究人员通常使用仅依赖于观察到的结果的实用程序，但在许多情况下，决策者的效用函数的特征是所有动作下的潜在结果集合。例如，``不伤害''的希波克拉底原则意味着，在未经治疗的情况下生存的患者导致死亡的成本大于预防救生治疗的成本。我们考虑使用此形式的不对称效用功能的最佳政策学习。我们表明，不对称公用事业会导致无法识别的社会福利功能，因此我们首先部分识别它。利用统计决策理论，我们通过最大程度地减少相对于替代政策的最大遗憾来得出最小的决策规则。我们表明，可以通过解决中间分类问题从观察到的数据中学习最小值决策规则。我们还确定，此过程的有限样本遗憾是由这些中间分类器的错误分类率界定的。我们将此概念框架和方法应用于有关是否使用肺高血压患者是否使用正确的心脏导管插入术的决定。

决策者通常想确定为某些干预或治疗最有效的个人，以决定要治疗谁。在这种情况下，理想情况下，决策者希望根据其个人因果影响对潜在的治疗者进行排名。但是，可用于估计因果效应的历史数据可能会混淆，因此，准确地估计效果是不可能的。我们提出了一个关于历史数据的新的且较少的限制性假设，称为排名保存假设（RPA），即使无法准确估算效果本身，也可以一致地估计单个效应的排名。重要的是，我们发现，当混杂偏见更大的因果效应的个体更大时，混淆有助于估计因果效应的排名，即使不是这种情况，也可以纠正混淆的任何有害影响，也可以纠正满足RPA时更大的培训数据。然后，我们在分析上表明，可以在各种情况下满足RPA，包括在线广告和客户保留等常见的业务应用程序。我们在在线广告的背景下以一个经验示例来支持这一发现。该示例还显示了如何在实践中评估混杂模型的决策。主要要点是，传统上可能被认为是因果估计的“好”数据（即，不满意的数据）可能不是必需的，而对于做出良好的因果决定，因此治疗作业方法可能比我们在面前允许他们荣誉更好混淆。