論文の概要: Causal rule ensemble approach for multi-arm data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17166v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 01:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.208894
• Title: Causal rule ensemble approach for multi-arm data
• Title（参考訳）: マルチアームデータに対する因果ルールアンサンブルアプローチ
• Authors: Ke Wan, Kensuke Tanioka, Toshio Shimokawa,
• Abstract要約: 不均一治療効果(HTE)は医学研究において重要である。 現在のHTE推定法は主にバイナリ比較のために設計されている。 マルチアームトライアルにおけるHTE推定のための解釈可能な機械学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous treatment effect (HTE) estimation is critical in medical research. It provides insights into how treatment effects vary among individuals, which can provide statistical evidence for precision medicine. While most existing methods focus on binary treatment situations, real-world applications often involve multiple interventions. However, current HTE estimation methods are primarily designed for binary comparisons and often rely on black-box models, which limit their applicability and interpretability in multi-arm settings. To address these challenges, we propose an interpretable machine learning framework for HTE estimation in multi-arm trials. Our method employs a rule-based ensemble approach consisting of rule generation, rule ensemble, and HTE estimation, ensuring both predictive accuracy and interpretability. Through extensive simulation studies and real data applications, the performance of our method was evaluated against state-of-the-art multi-arm HTE estimation approaches. The results indicate that our approach achieved lower bias and higher estimation accuracy compared with those of existing methods. Furthermore, the interpretability of our framework allows clearer insights into how covariates influence treatment effects, facilitating clinical decision making. By bridging the gap between accuracy and interpretability, our study contributes a valuable tool for multi-arm HTE estimation, supporting precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 不均一治療効果(HTE)は医学研究において重要である。 これは、治療効果が個人によってどのように異なるかについての洞察を与え、精度医学の統計的証拠を提供する。 既存のほとんどのメソッドはバイナリ処理の状況に重点を置いているが、現実のアプリケーションには複数の介入が伴うことが多い。 しかし、現在のHTE推定法は主にバイナリ比較用に設計されており、ブラックボックスモデルに依存しており、マルチアーム設定における適用性と解釈性を制限する。 これらの課題に対処するために,マルチアームトライアルにおけるHTE推定のための解釈可能な機械学習フレームワークを提案する。 本手法では,ルール生成,ルールアンサンブル,HTE推定といったルールベースのアンサンブル手法を用いて,予測精度と解釈可能性の両方を保証している。 シミュレーション研究と実データ応用を通じて,本手法の性能を最先端のマルチアームHTE推定手法と比較した。 その結果,提案手法は既存手法に比べてバイアスが低く,推定精度が高かった。 さらに、我々のフレームワークの解釈可能性により、共変が治療効果にどのように影響するかについてのより明確な洞察が得られ、臨床的な意思決定が促進される。 本研究は, 精度と解釈可能性のギャップを埋めることにより, マルチアームHTE推定に有用なツールであり, 高精度医療を支援する。

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