論文の概要: GST-UNet: Spatiotemporal Causal Inference with Time-Varying Confounders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05295v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 19:56:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:29:43.826488
- Title: GST-UNet: Spatiotemporal Causal Inference with Time-Varying Confounders
- Title（参考訳）: GST-UNet:時変共同ファウンダーによる時空間因果推論
- Authors: Miruna Oprescu, David K. Park, Xihaier Luo, Shinjae Yoo, Nathan Kallus,
- Abstract要約: データからの影響を察知することは、公衆衛生、政策、社会科学、環境科学といった分野で重要な課題であり、制御された実験はしばしば実現不可能である。
GST-UNetは、複雑な力学に対する因果効果を推定する新しいニューラルネットワークフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.61800725601885
- License:
- Abstract: Estimating causal effects from spatiotemporal data is a key challenge in fields such as public health, social policy, and environmental science, where controlled experiments are often infeasible. However, existing causal inference methods relying on observational data face significant limitations: they depend on strong structural assumptions to address spatiotemporal challenges $\unicode{x2013}$ such as interference, spatial confounding, and temporal carryover effects $\unicode{x2013}$ or fail to account for $\textit{time-varying confounders}$. These confounders, influenced by past treatments and outcomes, can themselves shape future treatments and outcomes, creating feedback loops that complicate traditional adjustment strategies. To address these challenges, we introduce the $\textbf{GST-UNet}$ ($\textbf{G}$-computation $\textbf{S}$patio-$\textbf{T}$emporal $\textbf{UNet}$), a novel end-to-end neural network framework designed to estimate treatment effects in complex spatial and temporal settings. The GST-UNet leverages regression-based iterative G-computation to explicitly adjust for time-varying confounders, providing valid estimates of potential outcomes and treatment effects. To the best of our knowledge, the GST-UNet is the first neural model to account for complex, non-linear dynamics and time-varying confounders in spatiotemporal interventions. We demonstrate the effectiveness of the GST-UNet through extensive simulation studies and showcase its practical utility with a real-world analysis of the impact of wildfire smoke on respiratory hospitalizations during the 2018 California Camp Fire. Our results highlight the potential of GST-UNet to advance spatiotemporal causal inference across a wide range of policy-driven and scientific applications.
- Abstract（参考訳）: 時空間データから因果効果を推定することは、公衆衛生、社会政策、環境科学などの分野で重要な課題であり、制御された実験がしばしば実現不可能である。
しかし、観測データに依存する既存の因果推論法は、時空間的課題に対処するために強い構造的仮定に依存する$\unicode{x2013}$、干渉、空間的共起、時間的輸送効果$\unicode{x2013}$、あるいは$\textit{time-variant confounders}$の計算に失敗する$\unicode{x2013}$である。
これらの共同設立者は過去の治療や成果に影響を受け、それ自体が将来の治療や成果を形作り、従来の調整戦略を複雑にするフィードバックループを作ることができる。
これらの課題に対処するために、複雑な空間的および時間的設定における治療効果を推定するために設計された、新しいエンドツーエンドニューラルネットワークフレームワークである$\textbf{G}$-computation $\textbf{S}$patio-$\textbf{T}$emporal $\textbf{UNet}$を紹介した。
GST-UNetは回帰に基づく反復的G計算を利用して、時間変化のある共同創設者を明示的に調整し、潜在的な結果と治療効果の有効な見積もりを提供する。
我々の知る限りでは、GST-UNetは時空間介入において、複雑で非線形なダイナミクスと時間変化のある共同創設者を考慮に入れた最初のニューラルモデルである。
我々は, GST-UNetの有効性を広範囲にわたるシミュレーション研究を通じて実証し, 2018年カリフォルニアキャンプ火災における山火事煙の呼吸器入院への影響を実例で分析し, その実用性を実証した。
本研究は,GST-UNetが多岐にわたる政策主導および科学的応用において,時空間因果推論を推し進める可能性を明らかにするものである。
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