机器学习方法在因果推断中混杂因素控制的应用
作者:
作者单位:

(中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 北京100020)

作者简介:

兰雨姗,硕士研究生;郑思,副研究员;通信作者:李姣,研究员,博士生导师。

通讯作者:

中图分类号:

R-058

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)。


Machine Learning Methods for Confounding Factor Control in Causal Inference
Author:
Affiliation:

Institute of Medical Information, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100020, China

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    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。

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
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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  • 最后修改日期:2022-03-10
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  • 在线发布日期: 2022-12-15
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