論文の概要: A tutorial on discovering and quantifying the effect of latent causal sources of multimodal EHR data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16026v2
- Date: Fri, 31 Oct 2025 14:35:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.66377
- Title: A tutorial on discovering and quantifying the effect of latent causal sources of multimodal EHR data
- Title（参考訳）: マルチモーダルEHRデータにおける潜伏因果関係の探索と定量化に関するチュートリアル
- Authors: Marco Barbero-Mota, Eric V. Strobl, John M. Still, William W. Stead, Thomas A. Lasko,
- Abstract要約: 大規模電子健康記録観測における潜伏因果関係の発見と臨床結果に対する因果関係の定量化を目的として,一般化可能な因果関係機械学習パイプラインについて述べる。
本稿では,不完全なマルチモーダル臨床データを処理し,確率的に独立な潜伏源に分解し,個別因果効果を推定できるタスク固有因果モデルを訓練する方法について述べる。
提案手法の2つの現実的応用の成果を, 大規模医療発見のための汎用性と有用性の実証として要約した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9033848132822726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We provide an accessible description of a peer-reviewed generalizable causal machine learning pipeline to (i) discover latent causal sources of large-scale electronic health records observations, and (ii) quantify the source causal effects on clinical outcomes. We illustrate how imperfect multimodal clinical data can be processed, decomposed into probabilistic independent latent sources, and used to train taskspecific causal models from which individual causal effects can be estimated. We summarize the findings of the two real-world applications of the approach to date as a demonstration of its versatility and utility for medical discovery at scale.
- Abstract（参考訳）: 我々は、ピアレビュー可能な汎用因果機械学習パイプラインのアクセス可能な記述を提供する。
一 大規模電子健康記録観測の潜伏因の発見、及び
(II)臨床結果に対する根源因果効果の定量化。
本稿では,不完全なマルチモーダル臨床データを処理し,確率的に独立な潜伏源に分解し,個別因果効果を推定できるタスク固有因果モデルを訓練する方法について述べる。
提案手法の2つの現実的応用の成果を, 大規模医療発見のための汎用性と有用性の実証として要約した。
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