論文の概要: Causal Machine Learning Methods for Estimating Personalised Treatment Effects -- Insights on validity from two large trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04061v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 09:44:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:33.971813
• Title: Causal Machine Learning Methods for Estimating Personalised Treatment Effects -- Insights on validity from two large trials
• Title（参考訳）: パーソナライズド・トリート・エフェクト推定のための因果機械学習手法 -- 2つの大規模トライアルによる妥当性の検討-
• Authors: Hongruyu Chen, Helena Aebersold, Milo Alan Puhan, Miquel Serra-Burriel,
• Abstract要約: 因果機械学習(ML)手法は、精密医療の進歩に大いに貢献する。 本研究では,17種類の主流因果ML法の内部および外的妥当性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Causal machine learning (ML) methods hold great promise for advancing precision medicine by estimating personalized treatment effects. However, their reliability remains largely unvalidated in empirical settings. In this study, we assessed the internal and external validity of 17 mainstream causal heterogeneity ML methods -- including metalearners, tree-based methods, and deep learning methods -- using data from two large randomized controlled trials: the International Stroke Trial (N=19,435) and the Chinese Acute Stroke Trial (N=21,106). Our findings reveal that none of the ML methods reliably validated their performance, neither internal nor external, showing significant discrepancies between training and test data on the proposed evaluation metrics. The individualized treatment effects estimated from training data failed to generalize to the test data, even in the absence of distribution shifts. These results raise concerns about the current applicability of causal ML models in precision medicine, and highlight the need for more robust validation techniques to ensure generalizability.
• Abstract（参考訳）: 因果機械学習(ML)の手法は、パーソナライズされた治療効果を推定することにより、精度の高い医療を推し進める大きな可能性を秘めている。 しかし、その信頼性は実証的な環境ではほとんど役に立たない。 本研究では, 金属加工業者, 木工法, 深層学習手法を含む17種類の主流因果不均一ML法の内部および外的妥当性を, 国際ストローク裁判(N=19,435)と中国急性ストローク裁判(N=21,106)の2つの大ランダム化対照試験のデータを用いて評価した。 以上の結果から,ML手法は内外を問わず,評価指標のトレーニングデータとテストデータとの間に有意な差異があることが判明した。 トレーニングデータから推定した個別化処理効果は, 分散シフトがない場合でも, テストデータに一般化できなかった。 これらの結果は、精密医療における因果MLモデルの現在の適用可能性への懸念を提起し、一般化性を確保するためのより堅牢なバリデーション技術の必要性を強調している。

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