“`html
Недавние достижения в машинном обучении (ML) революционизируют оценку лечения путем прогнозирования причинного воздействия лечения на результаты пациентов, известное как причинное ML.
Этот подход использует данные из рандомизированных контролируемых исследований (RCT) и источников реальных данных, таких как клинические реестры и электронные медицинские записи, для оценки эффектов лечения. Основное преимущество причинного ML заключается в его способности предоставлять индивидуализированные эффекты лечения и персонализированные прогнозы результатов в различных сценариях лечения, таких как выживаемость или реадмиссия. Это позволяет более точно подходить к уходу за пациентами. Однако внимательное использование причинного ML крайне важно, поскольку его выводы зависят от базовых предположений, которые нельзя прямо проверить.
Исследователи из учреждений, включая LMU Мюнхен, Университет Кембриджа и Медицинскую школу Гарварда, подчеркивают, как причинное ML отличается от традиционных медицинских статистических и ML методов.
Причинное ML предлагает передовые инструменты для оценки индивидуализированных эффектов лечения из различных источников данных, таких как электронные медицинские записи и изображения. Оно поддерживает персонализированный уход, предсказывая, как лечение влияет на различных пациентов, учитывая такие переменные, как метаболизм лекарств и генетические данные. Несмотря на его потенциал, использование причинного ML требует осторожного внимания, чтобы избежать предвзятости и неправильных прогнозов. Исследователи описывают шаги для его эффективного использования и рекомендуют лучшие практики для интеграции причинного ML в клинические условия.
Применение причинного ML необходимо, когда требуется оценить, как лечение влияет на результаты, в отличие от традиционного прогностического ML, который прогнозирует результаты, не учитывая эффекты лечения.
Например, в то время как традиционное ML может предсказать риск диабета, причинное ML может оценить, как этот риск изменяется при конкретных лечениях. Оно отвечает на вопросы “что если”, такие как прогнозирование выживаемости при различных методах лечения рака. В отличие от классической статистики, которая часто предполагает известные отношения, причинное ML учитывает сложные, высокоразмерные данные и менее жесткие модели. Однако требуется внимательное обращение с предвзятостями и предположениями, особенно в различении между наблюдаемыми и ненаблюдаемыми влияниями.
Применение причинного ML критически важно, когда требуется понять, как лечение влияет на результаты, а не просто предсказывать их.
В отличие от традиционного ML, которое часто фокусируется на прогнозах рисков, причинное ML оценивает изменения результатов из-за различных лечений. Оно может оценить средние эффекты лечения (ATE) в различных популяциях или предоставить более детальные исследования через условные средние эффекты лечения (CATE) для конкретных подгрупп пациентов. Применение причинного ML охватывает бинарные (например, лечить или не лечить) и непрерывные (например, различные дозы) сценарии лечения. Важными шагами являются определение причинной проблемы, выбор причинной величины и обеспечение реалистичности предположений, таких как отсутствие немеренного смешивания, чтобы избежать предвзятости.
Методы причинного ML выбираются в зависимости от причинного вопроса и типа эффекта лечения, такого как ATE или CATE.
Методы включают мета-обучающиеся модели, такие как S-обучающиеся и T-обучающиеся, гибкие для любой модели ML, и модельно-специфические техники, такие как причинные деревья и леса, которые адаптируют существующие модели для эффектов лечения. Непрерывные лечения требуют специализированных методов из-за бесконечного количества возможных значений. Для оценки этих методов идеальны рандомизированные данные, но сравнение прогнозов фактических результатов или использование псевдо-результатов также может помочь. Проверки на прочность и внимательная проверка предположений, особенно относительно факторов смешивания и положительности, являются важными для надежных результатов.
В заключение, причинное ML обещает персонализировать медицинское лечение и улучшить результаты пациентов путем оценки эффектов лечения из разнообразных медицинских данных.
Оно может определить, какие подгруппы пациентов могут получить наибольшую пользу от конкретных лечений и проанализировать эффекты лечения в данных реального мира (RWD), преодолевая ограничения традиционных RCT. Будущие исследования должны сократить разрыв между достижениями ML и клиническим применением, обеспечивая надежные методы и оценку неопределенности. Среди проблем включаются необходимость больших наборов данных, надежных программных инструментов и регуляторных рамок. Междисциплинарное сотрудничество необходимо для интеграции причинного ML в клиническую практику и поддержки принятия решений через персонализированные прогнозы.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 44k+ ML SubReddit.
Статья опубликована на сайте MarkTechPost.
“`
