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网站建设贰金手指科捷6,wordpress主题配置文件,公司网站 正式上线,在闲鱼可以做网站吗源自风暴统计网#xff1a;一键统计分析与绘图的网站机器学习#xff08;ML#xff09;已在医学研究中变得无处不在。《欧洲流行病学杂志》发表了一篇题为“Machine learning in causal inference for epidemiology”的综述。这篇论文没有停留在“机器学习很强大”的泛泛之谈…源自风暴统计网一键统计分析与绘图的网站机器学习ML已在医学研究中变得无处不在。《欧洲流行病学杂志》发表了一篇题为“Machine learning in causal inference for epidemiology”的综述。这篇论文没有停留在“机器学习很强大”的泛泛之谈而是系统回答了三个核心问题因果推断中传统方法为什么不够用机器学习如何“助攻”因果推断三类“双重稳健”方法因果推断更可靠因果推断中传统方法为什么不够用参数模型的使用非常流行这要归功于它们的简单性和有用的渐近特性这些特性允许构造置信区间和假设检验。然而传统方法为什么不够用依赖强假设传统模型需要预设变量之间的关系如线性、逻辑形式一旦假设错误结论就可能失真。一个例子是使用逻辑回归来估计倾向得分它限制了暴露和混杂因素之间的关系类型假设暴露的对数概率由协变量的线性组合适当地描述。高维数据难处理面对基因、环境、行为等多维度数据传统模型容易“过拟合”或“欠拟合”。模型灵活性差现实世界中的因果关系往往是复杂、非线性的传统参数模型难以捕捉。机器学习如何“助攻”因果推断先进技术和数据收集方法的出现导致研究的复杂性增加迫使研究人员更频繁地使用高维数据。与此同时机器学习ML技术的使用也在增加因为它们能够从数据中学习模式和关系而无需为每种情况显式编程。迄今为止流行病学中的ML算法主要用于执行预测任务例如疾病诊断、患者预后或治疗反应。机器学习算法擅长从数据中学习复杂的模式允许分析师根据可用信息生成准确的预测。在流行病学研究中越来越多地使用ML引发了人们对因果推断的兴趣其目标是在感兴趣的关系上得出因果结论。在这种情况下研究人员的目标是定义一个因果估计代表他们想要估计的数量然后建立必要的假设通过一个被称为识别的过程用观察到的数据来表达它。此后重点转移到估计和推断任务。使用观察性数据进行因果推断的一个主要风险是混杂因素的存在。常见的混杂调整技术包括多变量回归模型、倾向评分法和g-方法。所有这些方法通常都采用参数模型。然而参数模型依赖于正确的模型规范这在高维数据的背景下可能特别具有挑战性。例如在遗传流行病学中研究人员经常处理包含数千种遗传变异信息的数据集旨在捕捉遗传因素和环境暴露之间复杂的相互作用以了解它们对疾病风险的综合影响。在环境流行病学中测量空气污染、水污染物和工业毒素等环境暴露对健康结果的共同影响至关重要。在这些情况下不需要指定变量之间关系的函数形式的ML方法可以充分发挥其潜力减少由模型错误指定引起的偏倚。机器学习的优势在于不预设关系形式机器学习如随机森林、神经网络能从数据中自动学习模式适合处理复杂关系。擅长处理高维数据通过正则化、集成学习等方法机器学习能在保持预测能力的同时避免过拟合。提升预测精度更准确的预测意味着更可靠的因果估计基础。但这里有一个关键区别优秀的预测能力不等于因果识别能力。举个例子机器学习模型可能发现“携带打火机”与“肺癌”高度相关但这显然是混淆因素吸烟造成的结果而非原因。真正的突破发生在研究者开始思考如何既利用机器学习的灵活性又保持因果推断的严谨性三类“双重稳健”方法因果推断更可靠近年来利用机器学习高效性的因果效应估计方法已被提出。这些方法融合了因果推断与机器学习这两种看似迥异的视角使二者能够优势互补。将机器学习方法融入因果效应估计可凭借其灵活性和近似复杂函数、处理交互作用与非线性关系的能力避免函数形式限制从而弱化模型设定正确性的假设。本文推荐三种最常用于因果推断研究的双重稳健估计增强逆概率加权AIPW、双重/去偏机器学习DML和目标最大似然估计TMLE。它们都叫“双重稳健”意思是只要暴露模型或结果模型中有一个是对的估计结果就是可信的。为什么叫“双重稳健”传统方法只依赖一个模型比如只依赖倾向得分或只依赖结果模型一旦模型错结果就错。双重稳健方法同时用两个模型给研究者“两次机会”提高了估计的稳定性。论文举了不少流行病学中的应用例子比如评估不同癌症治疗方式放疗 vs 放化疗对死亡率的影响研究母乳喂养时间对婴儿胃肠道感染的影响分析孕妇运动与婴儿出生体重的关系在这些研究中使用双重稳健方法尤其是结合机器学习的通常能得到更可靠、偏差更小的估计结果。在复杂、高维的流行病学数据中结合机器学习的双重稳健估计方法如TMLE、AIPW、DML能更可靠地估计因果关系减少模型设定错误带来的偏差是未来因果推断的重要发展方向。所以为什么要用机器学习开展因果推断因为相较于常规方法它更准确结果更可靠。关于郑老师团队及公众号【因果推断与机器学习】未来医学科研的大势所趋临床、护理、公卫的朋友们2026年将是诸位因果推断方法革新的一年。郑老师团队推出“因果推断与机器学习”训练营丰富的因果推断方法教学课程理论结合R语言实操覆盖从基础到进阶的完整链条欢迎参加模块一理论1.流行病任务与因果推断2.因果推断与偏倚控制模块二回归与G方法3.回归的方法及其应用4.G方法及实践模块三倾向得分5.倾向得分方法6.倾向得分加权模块四机器学习7.机器学习理论8. 机器学习与 G方法9.机器学习与倾向得分模块五双重稳健估计方法10.双重稳健方法11.双重机器学习模块六TMLE方法12.TMLE 方法13.机器学习与 TMLE方法模块七缺失数据填补与因果推断14.缺失数据填补与机器学习15.缺失数据填补后双重稳健估计模块八中介分析与因果中介16.中介分析与因果中介17.双重稳健估计下的中介分析模块九处理效应异质性分析18.处理异质性分析方法19.因果森林方法报名训练营请添加郑老师助教微信咨询微信aq566665