21、医学领域因果推理方法与优化算法综述

医学领域因果推理方法与优化算法综述

1. 格兰杰因果分析

格兰杰因果分析用于建立两个时间序列之间的依赖关系，并评估不同时间序列数据之间是否存在因果关系。如果两个时间序列 X 和 Y 的联合预测误差小于 X 本身的预测误差，那么 Y 对 X 具有格兰杰因果关系。

在医学领域，可利用格兰杰因果分析评估患者参与产前检查讨论与他们后续生活中整体情绪表达之间是否存在因果关系。这里有三个时间序列：第一个代表患者的平均情绪，第二个衡量患者每天分享的产前筛查话题的帖子数量，第三个代表患者此后生活中的整体情绪。根据这些时间序列，可得出患者在特定医学话题上的参与度与其总体情绪之间存在格兰杰因果关系。

不过，格兰杰因果分析的关键在于要有稳定的时间序列，其局限性之一是对时间选择敏感，鲁棒性较差。

2. 基于平衡的推理方法

因果推理的核心问题是消除因混杂因素分布不平衡导致的混杂偏差。以医学领域经典问题“吸烟是否导致肺癌”为例，年龄与研究因素（吸烟）和研究疾病（肺癌）都有关联，如果在比较人群中分布不均，可能导致对吸烟与肺癌关系的错误估计。基于平衡的方法可确保评估数据的治疗组和对照组中混杂变量的分布一致。

2.1 倾向得分匹配（PSM）

PSM 的基本逻辑是确保匹配个体的倾向值相等或近似，从而使因果效应估计基于可比较个体之间的不同结果。倾向得分是指在给定观察协变量向量的情况下，分配给特定治疗的条件概率，定义如下：
[e(x) = Pr(T = 1|X = x)]
其中，T 代表特定治疗，X 代表给定的协变量，e(x) 代表倾向得分。该方法通过计算治疗组样本的概率来实现匹配，将治疗组中概率相同的样本进行匹