論文の概要: Proximal Causal Inference With Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06687v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:34.103852
• Title: Proximal Causal Inference With Text Data
• Title（参考訳）: テキストデータを用いた近因性推論
• Authors: Jacob M. Chen, Rohit Bhattacharya, Katherine A. Keith,
• Abstract要約: 本稿では,2つの前処理テキストデータを用いた因果推論手法を提案し,2つのゼロショットモデルを用いて2つのプロキシを推定し,それらのプロキシを近位g-形式に適用する。 ゼロショット予測のためのMIMIC-IIIおよびオープン大言語モデルを用いた実世界の臨床ノートを用いて, 合成および半合成条件下での手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.796482272333648
• License:
• Abstract: Recent text-based causal methods attempt to mitigate confounding bias by estimating proxies of confounding variables that are partially or imperfectly measured from unstructured text data. These approaches, however, assume analysts have supervised labels of the confounders given text for a subset of instances, a constraint that is sometimes infeasible due to data privacy or annotation costs. In this work, we address settings in which an important confounding variable is completely unobserved. We propose a new causal inference method that uses two instances of pre-treatment text data, infers two proxies using two zero-shot models on the separate instances, and applies these proxies in the proximal g-formula. We prove, under certain assumptions about the instances of text and accuracy of the zero-shot predictions, that our method of inferring text-based proxies satisfies identification conditions of the proximal g-formula while other seemingly reasonable proposals do not. To address untestable assumptions associated with our method and the proximal g-formula, we further propose an odds ratio falsification heuristic that flags when to proceed with downstream effect estimation using the inferred proxies. We evaluate our method in synthetic and semi-synthetic settings -- the latter with real-world clinical notes from MIMIC-III and open large language models for zero-shot prediction -- and find that our method produces estimates with low bias. We believe that this text-based design of proxies allows for the use of proximal causal inference in a wider range of scenarios, particularly those for which obtaining suitable proxies from structured data is difficult.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキストベースの因果的手法は、非構造化テキストデータから部分的にあるいは不完全に測定された共起変数のプロキシを推定することにより、共起バイアスを軽減しようとする。 しかしこれらのアプローチは、データプライバシやアノテーションのコストのために時には不可能な制約であるインスタンスのサブセットについて、共同創設者のラベルを監督していると、アナリストは仮定している。 本研究では,重要なコンバウンディング変数が完全にオブザーブドされていない設定に対処する。 本稿では,2つの前処理テキストデータを用いた因果推論手法を提案し,2つのゼロショットモデルを用いて2つのプロキシを推定し,それらのプロキシを近位g-形式に適用する。 ゼロショット予測のテキストの事例と精度について、ある仮定の下では、テキストベースのプロキシを推定する方法は、近点g-ホルマラの識別条件を満たすが、他の一見妥当な提案は満たさないことを証明している。 さらに,本手法と近似g-形式に関する証明不可能な仮定に対処するために,推定プロキシを用いて下流効果推定を行う際にフラグを付けるオッズ比のファルシフィケーションヒューリスティックを提案する。 提案手法は,MIMIC-IIIとゼロショット予測のためのオープン大言語モデルによる実世界の臨床記録と,合成および半合成条件で評価し,低バイアスで推定結果が得られた。 このテキストベースのプロキシの設計により、より広い範囲のシナリオ、特に構造化データから適切なプロキシを取得することは困難である。

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