論文の概要: A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11118v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 18:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.314571
• Title: A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes
• Title（参考訳）: 二重ロバスト機械学習による機能的アウトカムを考慮した異種処理効果の両立
• Authors: Filippo Salmaso, Lorenzo Testa, Francesca Chiaromonte,
• Abstract要約: FOCaL(Functional Outcome Causal Learning)は機能的不均一処理効果(F-CATE)を推定するために開発された2重頑健なメタラーである。 FOCaLは,F-CATEの直接的かつロバストな推定を可能にする。 FOCaLは、複雑なデータからニュアンス付き個別化された因果効果を推測するために、マシンインテリジェンスの能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal inference is paramount for understanding the effects of interventions, yet extracting personalized insights from increasingly complex data remains a significant challenge for modern machine learning. This is the case, in particular, when considering functional outcomes observed over a continuous domain (e.g., time, or space). Estimation of heterogeneous treatment effects, known as CATE, has emerged as a crucial tool for personalized decision-making, but existing meta-learning frameworks are largely limited to scalar outcomes, failing to provide satisfying results in scientific applications that leverage the rich, continuous information encoded in functional data. Here, we introduce FOCaL (Functional Outcome Causal Learning), a novel, doubly robust meta-learner specifically engineered to estimate a functional heterogeneous treatment effect (F-CATE). FOCaL integrates advanced functional regression techniques for both outcome modeling and functional pseudo-outcome reconstruction, thereby enabling the direct and robust estimation of F-CATE. We provide a rigorous theoretical derivation of FOCaL, demonstrate its performance and robustness compared to existing non-robust functional methods through comprehensive simulation studies, and illustrate its practical utility on diverse real-world functional datasets. FOCaL advances the capabilities of machine intelligence to infer nuanced, individualized causal effects from complex data, paving the way for more precise and trustworthy AI systems in personalized medicine, adaptive policy design, and fundamental scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 介入の影響を理解する上で因果推論は最重要であるが、ますます複雑なデータからパーソナライズされた洞察を抽出することは、現代の機械学習にとって重要な課題である。 これは特に、連続領域(例えば、時間、空間)上で観察される関数的な結果を考えるときである。 CATEとして知られる不均一な治療効果の推定は、パーソナライズされた意思決定のための重要なツールとして登場したが、既存のメタラーニングフレームワークは、主にスカラーな結果に限られており、機能データに符号化されたリッチで継続的な情報を活用する科学的応用において満足な結果を提供していない。 本稿では,F-CATE(Functional Outcome Causal Learning)という,機能的ヘテロジニアス処理効果(F-CATE)を推定するために開発された,2重に頑健なメタラーナについて紹介する。 FOCaLは,F-CATEの直接的かつロバストな推定を可能にする。 我々はFOCaLの厳密な理論的導出を行い、その性能とロバストでない機能的手法と比較して総合シミュレーションによる堅牢性を実証し、様々な実世界の機能的データセット上で実用的有用性を示す。 FOCaLは、複雑なデータからニュアンス付き、個別化された因果関係効果を推測し、パーソナライズされた医療、適応ポリシー設計、基本的な科学的発見においてより正確で信頼性の高いAIシステムを実現するために、機械学習の能力を向上させる。

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