机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用
  修订日期:2022-03-10  点此下载全文
引用本文:兰雨姗,郑思,李姣.机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用[J].医学信息学杂志,2022,43(11):20-26, 33
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作者单位
兰雨姗 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 北京100020 
郑思 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 北京100020 
李姣 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 北京100020 
基金项目:中国医学科学院医学与健康创新工程“医学知识管理与智能化知识服务关键技术研究”(项目编号:2021-I2M-1-056);中国医学科学院医学与健康创新工程“医学人工智能算法评价标准库构建”(项目编号: 2018-I2M-AI-016)。
中文摘要:介绍医学研究中混杂因素对因果推断的影响及常见混杂因素识别方法,梳理机器学习方法在因果推断中控制混杂因素的应用,讨论应用机器学习方法在混杂因素控制中面临的机遇和挑战。
中文关键词:机器学习  因果推断  混杂因素控制
 
Machine Learning Methods for Confounding Factor Control in Causal Inference
Abstract:The paper introduces the influence of confounding factors on causal inference in medical studies and the identification methods of common confounding factors, summarizes the application of machine learning methods for controlling confounding factors in causal inference, and discusses the opportunities and challenges of applying machine learning methods to control confounding factors.
keywords:machine learning  causal inference  confounding factor control
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