Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal machine learning for predicting treatment outcomes

論文の概要: Causal machine learning for predicting treatment outcomes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08770v1
Date: Fri, 11 Oct 2024 12:39:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 22:05:43.625507
Title: Causal machine learning for predicting treatment outcomes
Title（参考訳）: 治療結果予測のための因果機械学習
Authors: Stefan Feuerriegel, Dennis Frauen, Valentyn Melnychuk, Jonas Schweisthal, Konstantin Hess, Alicia Curth, Stefan Bauer, Niki Kilbertus, Isaac S. Kohane, Mihaela van der Schaar,
Abstract要約: Causal Machine Learning (ML)は、治療結果を予測するフレキシブルでデータ駆動の方法を提供する。因果MLの主な利点は、個別化された治療効果を推定できることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 75.13093479526151
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal machine learning (ML) offers flexible, data-driven methods for predicting treatment outcomes including efficacy and toxicity, thereby supporting the assessment and safety of drugs. A key benefit of causal ML is that it allows for estimating individualized treatment effects, so that clinical decision-making can be personalized to individual patient profiles. Causal ML can be used in combination with both clinical trial data and real-world data, such as clinical registries and electronic health records, but caution is needed to avoid biased or incorrect predictions. In this Perspective, we discuss the benefits of causal ML (relative to traditional statistical or ML approaches) and outline the key components and steps. Finally, we provide recommendations for the reliable use of causal ML and effective translation into the clinic.
Abstract（参考訳）: 因果機械学習(ML)は、有効性と毒性を含む治療結果を予測するフレキシブルでデータ駆動の方法を提供し、薬物の評価と安全性をサポートする。因果MLの重要な利点は、個別化された治療効果を推定できるため、臨床的な意思決定を個々の患者プロファイルにパーソナライズすることができることである。因果MLは、臨床治験データと、臨床登録や電子健康記録などの実世界のデータの両方と組み合わせて使用することができるが、バイアスや誤予測を避けるには注意が必要である。本稿では、因果ML(従来の統計学やMLのアプローチ)の利点を論じ、主要な構成要素と手順を概説する。最後に, 因果MLの信頼性とクリニックへの効果的な翻訳を推奨する。

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