←К новостям

Новый подход к оценке причинных связей с использованием нейронных сетей обеспечивает выгоду для клиник и врачей.

 Новый подход к оценке причинных связей с использованием нейронных сетей: выгода для клиник и врачей

“`html

Понимание причинно-следственных связей с помощью искусственного интеллекта

Интервенция

Как можно точно измерить воздействие вмешательства или лечения на конкретные результаты в областях, таких как медицина, экономика и социальные науки?

Существующие подходы

Текущие методы, такие как S-Learner и T-Learner, имеют ограничения, что приводит к разработке более продвинутых моделей, таких как TARNet, Dragonnet и BCAUSS.

Проблема ложных взаимодействий

Ложные взаимодействия между переменными в нейронных сетях могут исказить оценки причинно-следственных связей, особенно при ограниченных данных.

Введение NN-CGC

Нейронные сети с ограничениями причинно-следственных графов (NN-CGC) решают эту проблему, ограничивая изученное распределение нейронной сети с моделью причинности.

Принцип работы NN-CGC

  • Группировка переменных: Входные переменные разделяются на группы на основе причинно-следственных отношений.
  • Независимые причинные механизмы: Каждая группа переменных обрабатывается независимо.
  • Ограничение взаимодействий: NN-CGC гарантирует, что изученные представления не содержат ложных взаимодействий.
  • Пост-представление: Выходы от независимых групповых представлений объединяются для формирования окончательного представления.

Оценка NN-CGC

NN-CGC последовательно превзошел существующие методы в различных сценариях и бенчмарках, демонстрируя значительные улучшения в оценках причинно-следственных связей.

Практические решения с использованием искусственного интеллекта

Исследуйте, как искусственный интеллект может переопределить ваши рабочие процессы и вовлечение клиентов с практическими решениями, такими как Aidone.

Полезные ссылки: