公开(公告)号：CN118299070B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410725125.4

申请日：2024-06-06

申请人： 山东大学

发明人： 杨帆 ,  薛付忠 ,  滕家艺 ,  张庆科 ,  仲海 ,  黄琳 ,  刘锋 ,  胡锡峰

IPC分类号： G16H70/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0499

摘要： 本发明公开一种基于反事实预测的治疗效果估计方法、系统、设备及介质，涉及机器学习技术领域，包括：获取被测个体的治疗信息，以及影响治疗和治疗结果的个体特征变量，根据治疗信息划分治疗组，并获取治疗组相对应的治疗结果；在个体特征变量中，采用互信息方法筛选出混杂变量表征与调整变量表征；基于对照组和治疗组的治疗信息，平衡混杂变量表征；根据调整变量表征和平衡后的混杂变量表征，在对照组中筛选出与被测个体表征相似度超过设定阈值的样本，从而得到被测个体的反事实结果；将潜在事实结果与反事实结果做差得到被测个体的治疗效果估计结果。消除选择偏差，减少混杂变量影响，提高治疗效果估计的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118299070A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410725125.4

申请日：2024-06-06

申请人： 山东大学

发明人： 杨帆 ,  薛付忠 ,  滕家艺 ,  张庆科 ,  仲海 ,  黄琳 ,  刘锋 ,  胡锡峰

IPC分类号： G16H70/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0499

摘要： 本发明公开一种基于反事实预测的治疗效果估计方法、系统、设备及介质，涉及机器学习技术领域，包括：获取被测个体的治疗信息，以及影响治疗和治疗结果的个体特征变量，根据治疗信息划分治疗组，并获取治疗组相对应的治疗结果；在个体特征变量中，采用互信息方法筛选出混杂变量表征与调整变量表征；基于对照组和治疗组的治疗信息，平衡混杂变量表征；根据调整变量表征和平衡后的混杂变量表征，在对照组中筛选出与被测个体表征相似度超过设定阈值的样本，从而得到被测个体的反事实结果；将潜在事实结果与反事实结果做差得到被测个体的治疗效果估计结果。消除选择偏差，减少混杂变量影响，提高治疗效果估计的鲁棒性。