論文の概要: Causal Graph Neural Networks for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02531v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 12:34:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.98839
• Title: Causal Graph Neural Networks for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療用因果グラフニューラルネットワーク
• Authors: Munib Mesinovic, Max Buhlan, Tingting Zhu,
• Abstract要約: 因果グラフニューラルネットワークは、分布シフト、差別、調査可能性の三つの危機に対処する。 本稿では, 構造因果モデル, 絡み合った因果表現学習, およびグラフ上の介入予測と反実的推論のための手法の方法論的基礎について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.446787923076599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Healthcare artificial intelligence systems routinely fail when deployed across institutions, with documented performance drops and perpetuation of discriminatory patterns embedded in historical data. This brittleness stems, in part, from learning statistical associations rather than causal mechanisms. Causal graph neural networks address this triple crisis of distribution shift, discrimination, and inscrutability by combining graph-based representations of biomedical data with causal inference principles to learn invariant mechanisms rather than spurious correlations. This Review examines methodological foundations spanning structural causal models, disentangled causal representation learning, and techniques for interventional prediction and counterfactual reasoning on graphs. We analyse applications demonstrating clinical value across psychiatric diagnosis through brain network analysis, cancer subtyping via multi-omics causal integration, continuous physiological monitoring with mechanistic interpretation, and drug recommendation correcting prescription bias. These advances establish foundations for patient-specific Causal Digital Twins, enabling in silico clinical experimentation, with integration of large language models for hypothesis generation and causal graph neural networks for mechanistic validation. Substantial barriers remain, including computational requirements precluding real-time deployment, validation challenges demanding multi-modal evidence triangulation beyond cross-validation, and risks of causal-washing where methods employ causal terminology without rigorous evidentiary support. We propose tiered frameworks distinguishing causally-inspired architectures from causally-validated discoveries and identify critical research priorities making causal rather than purely associational claims.
• Abstract（参考訳）: 医療人工知能システムは、歴史的データに埋め込まれた識別パターンの文書化されたパフォーマンス低下と永続性によって、複数の機関に展開するときに頻繁に失敗する。 この脆さは、部分的には因果的なメカニズムよりも統計的な関連を学習することに由来する。 因果グラフニューラルネットワークは、バイオメディカルデータのグラフに基づく表現と因果推論の原則を組み合わせて、刺激的な相関よりも不変なメカニズムを学ぶことによって、分布シフト、識別、調査可能性の3つの危機に対処する。 本稿では, 構造因果モデル, 絡み合った因果表現学習, およびグラフ上の介入予測と反実的推論のための手法の方法論的基礎について検討する。 我々は、脳ネットワーク分析、マルチオミクスの因果統合によるがんサブタイピング、機械的解釈による継続的な生理的モニタリング、処方薬の推奨補正による精神医学的診断における臨床的価値を示すアプリケーションを分析した。 これらの進歩は、仮説生成のための大きな言語モデルと機械的検証のための因果グラフニューラルネットワークの統合により、サイリコ臨床実験を可能にする、患者固有の因果デジタルツインの基礎を確立する。 リアルタイムデプロイメントを先取りする計算要件、クロスバリデーションを超えたマルチモーダルエビデンスの三角測量を求める検証課題、厳格な顕在的支援を伴わない因果的用語を用いる方法のリスクなど、実質的な障壁は残されている。 我々は、因果関係に着想を得たアーキテクチャと因果関係に有意な発見とを区別し、純粋に関連性のある主張ではなく因果関係を規定する重要な研究の優先順位を同定するフレームワークを提案する。

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