論文の概要: A New Causal Rule Learning Approach to Interpretable Estimation of Heterogeneous Treatment Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06746v2
• Date: Sun, 23 Feb 2025 11:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:49:14.624378
• Title: A New Causal Rule Learning Approach to Interpretable Estimation of Heterogeneous Treatment Effect
• Title（参考訳）: 不均一処理効果の解釈可能な推定のための新しい因果規則学習手法
• Authors: Ying Wu, Hanzhong Liu, Kai Ren, Shujie Ma, Xiangyu Chang,
• Abstract要約: 解釈可能性(英語版)は、不均一な治療効果を推定するための統計的学習の適用において重要な役割を果たす。 本研究では, 心房中隔欠損に対するHTEの理解を深めるために, ルールベースのワークフローを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.087188408510663
• License:
• Abstract: Interpretability plays a critical role in the application of statistical learning for estimating heterogeneous treatment effects (HTE) for complex diseases. In this study, we leverage a rule-based workflow, namely causal rule learning (CRL) to estimate and enhance our understanding of HTE for atrial septal defect, addressing an overlooked question in previous literature: what if an individual simultaneously belongs to multiple groups with different average treatment effects? The CRL process consists of three steps: rule discovery, which generates a set of causal rules with corresponding subgroup average treatment effects; rule selection, which identifies a subset of these rules to deconstruct individual-level treatment effects as a linear combination of subgroup-level effects; and rule analysis, which outlines a detailed procedure for further analyzing each selected rule from multiple perspectives to identify the most promising rules for validation. Extensive simulation studies and real-world data analysis demonstrate that CRL outperforms other methods in providing interpretable estimates of HTE, especially when dealing with complex ground truth and sufficient sample sizes.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性(英語版)は、複雑な疾患に対する異種治療効果(HTE)を推定するための統計的学習の応用において重要な役割を担っている。 本研究では, 心房中隔欠損に対するHTEの理解を深めるために, 因果的ルール学習(CRL)というルールベースのワークフローを活用する。 CRLプロセスは、3つのステップから構成される: ルール発見(ルール発見)は、対応するサブグループ平均治療効果の因果ルールを生成する。ルール選択(ルール選択)は、これらのルールのサブグループ平均治療効果の線形結合として個々のレベル治療効果を分解するサブグループ平均治療効果のサブセットを識別し、ルール分析(ルール解析)は、選択された各ルールを複数の視点からより詳細に分析し、バリデーションの最も有望なルールを特定するための詳細な手順を概説する。 大規模なシミュレーション研究と実世界のデータ分析により、CRLは他の手法よりも優れたHTEの解釈可能な推定値を提供することが示されている。

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