論文の概要: Causal Machine Learning Is Not a Panacea: A Roadmap for Observational Causal Inference in Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20782v1
• Date: Wed, 20 May 2026 06:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.523993
• Title: Causal Machine Learning Is Not a Panacea: A Roadmap for Observational Causal Inference in Health
• Title（参考訳）: 因果機械学習はパナセアではない:健康における因果推論のロードマップ
• Authors: Donna Tjandra, Trenton Chang, Sonali Parbhoo, Rajesh Ranganath, Andre Kurepa Waschka, William Mitchell, Maggie Makar, Shalmali Joshi, Finale Doshi-Velez, Leo Anthony Celi, Jenna Wiens,
• Abstract要約: 有効データにおける妥当性の仮定を評価することの重要性を概説する。 因果MLの進歩にも拘わらず、その限界は規律全体にわたって過小評価されている。 因果解析の厳密性と解釈可能性を高めるテンプレートを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.24946294324514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: The growing availability of large-scale observational clinical datasets and challenges in conducting randomized controlled trials have spurred enthusiasm in using causal machine learning (ML) for causal inference in observational data. We present a roadmap for applying causal ML to observational data. Materials and methods: We outline the importance of assessing validity assumptions within available data and applying causal ML responsibly for clinical experts using causal ML and ML practitioners with limited clinical expertise. Observations: Despite advances in causal ML, its limitations remain largely under-appreciated across disciplines. This gap in shared knowledge may impact the validity of findings. Discussion: Causal assumptions must be satisfied and modeling choices justified. Otherwise, these approaches risk producing biased or misleading results, with consequences for clinical research and patient care. Conclusion: Causal ML can be a powerful tool for generating causal hypotheses. We provide a template to strengthen the rigor and interpretability of causal analyses.
• Abstract（参考訳）: 目的: 大規模臨床データセットの入手が増加し, ランダム化対照試験実施の課題は, 観察データにおける因果推論に因果機械学習(ML)を用いることに熱意を喚起している。 本稿では、因果MLを観測データに適用するためのロードマップを示す。 資料と方法: 臨床専門家に対して, 臨床専門知識に限られる因果的MLとML実践者を用いて, 有効データ内の妥当性の仮定を評価し, 因果的MLを適用することの重要性を概説する。 観察: 因果MLの進歩にもかかわらず、その限界は、主に分野によって過小評価されている。 この共有知識のギャップは、発見の妥当性に影響を与える可能性がある。 議論: 因果的な仮定は満たされなければならない。 さもなければ、これらのアプローチは偏見や誤解を招く結果を生み出すリスクがあり、臨床研究や患者ケアに影響を及ぼす。 結論:因果MLは因果仮説を生成する強力なツールである。 因果解析の厳密性と解釈可能性を高めるテンプレートを提供する。

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