論文の概要: DiffPO: A causal diffusion model for learning distributions of potential outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08924v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 21:06:06.612071
• Title: DiffPO: A causal diffusion model for learning distributions of potential outcomes
• Title（参考訳）: DiffPO:潜在的な結果の学習分布のための因果拡散モデル
• Authors: Yuchen Ma, Valentyn Melnychuk, Jonas Schweisthal, Stefan Feuerriegel,
• Abstract要約: DiffPOと呼ばれる新しい因果拡散モデルを提案する。 潜在的な結果の分布を学習することで、医療における信頼性の高い推論のために慎重に設計されている。 本手法は多種多様な実験において最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.262471034812492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting potential outcomes of interventions from observational data is crucial for decision-making in medicine, but the task is challenging due to the fundamental problem of causal inference. Existing methods are largely limited to point estimates of potential outcomes with no uncertain quantification; thus, the full information about the distributions of potential outcomes is typically ignored. In this paper, we propose a novel causal diffusion model called DiffPO, which is carefully designed for reliable inferences in medicine by learning the distribution of potential outcomes. In our DiffPO, we leverage a tailored conditional denoising diffusion model to learn complex distributions, where we address the selection bias through a novel orthogonal diffusion loss. Another strength of our DiffPO method is that it is highly flexible (e.g., it can also be used to estimate different causal quantities such as CATE). Across a wide range of experiments, we show that our method achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 医療における意思決定には、観察データからの介入の潜在的な結果を予測することが不可欠であるが、因果推論の根本的な問題のため、課題は困難である。 既存の手法は、不確実な定量化を伴わない潜在的な結果の見積もりに限られているため、潜在的な結果の分布に関する完全な情報は無視されるのが一般的である。 本稿では,DiffPOと呼ばれる新しい因果拡散モデルを提案する。 DiffPOでは, 条件付き偏微分モデルを用いて複雑な分布を学習し, 新たな直交拡散損失による選択バイアスに対処する。 我々のDiffPO法のもうひとつの強みは、非常に柔軟なことだ(例えば、CATEのような様々な因果量も推定できる)。 様々な実験において,本手法が最先端性能を実現することを示す。

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