换一批摘要随着医疗科学技术的快速演进,机器学习作为关键要素已深度融入精准医疗.但传统机器学习方法往往聚焦于自变量与结局变量之间的相关性分析,难以精准识别因果关系,易导致临床结论偏差,影响临床决策的准确性与可靠性.因果机器学习能有效突破这一瓶颈,其在医学领域的应用范围正逐步扩大.本文系统地阐述了因果机器学习的定义与相关概念,明确了其在疾病防治中的具体适用范围,并深入剖析了其相较于传统机器学习、传统统计模型和因果推断的独特优势.进一步详细阐述了因果机器学习在医学实践中的具体方法流程、操作步骤以及关键技术要点.最后,结合具体的案例讲解因果机器学习在疾病干预措施中的应用及其优缺点,旨在规范并促进其在医学领域的广泛应用.
更多相关知识
栏目名称
DOI
10.11847/zgggws1146966
发布时间
2025-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京市自然科学基金重点项目（Z240004）
国家自然科学基金（72334004）
广东省普通高校重点领域专项（2022ZDZX2054）
广东省哲学社会科学规划一般项目（GD22CGL35）
深圳大学研究生自主创新成果培育项目（868-000002020220）
- 浏览0
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
