23、机器学习与因果关系在糖尿病研究中的应用

机器学习与因果关系在糖尿病研究中的应用

在当今的科学研究领域，机器学习与因果关系的结合正展现出巨大的潜力，尤其是在糖尿病研究方面。本文将深入探讨这两个领域的交叉点，以及它们如何为糖尿病的诊断、治疗和研究带来新的突破。

1. 关联与因果关系

传统的统计分析主要通过分析从同一分布中抽取的样本来评估分布的特征和属性。研究人员利用这些参数建立特征之间的联系和关系，从而估计过去和未来事件的概率，并根据新的见解和信息调整这些概率。然而，因果分析的目标不仅仅是在静态情况下推断概念和概率，它更致力于理解统计推断在不断变化的条件下的动态变化，例如外部干预或治疗所引起的变化。

在分布函数的范畴内，其包含的信息并不能直接揭示分布将如何响应外部条件的改变。当从观察性研究过渡到实验性研究时，对于分布属性的影响会存在不确定性。这是因为概率论的法则并未规定分布的一个属性的变化如何对应其他属性的修改。为了解决这个挑战，因果假设起着至关重要的作用。这些假设阐明了尽管外部环境发生变化但仍然保持不变的关系，从而为理解修改分布的不同方面的影响提供了见解。

1965 年，奥斯汀·布拉德福德·希尔爵士引入了布拉德福德·希尔标准，作为评估观察到的关联中因果关系可能性的框架。这些标准涵盖了九个维度：强度、时间性、连贯性、一致性、生物学梯度、实验证据、特异性、合理性和类比。通过系统地评估这些标准，研究人员可以更深入地理解观察到的关联的因果性质，并对因果关系做出明智的结论。

理解因果关系并运用基于关联的各种统计方法的专业知识，对于评估因果推断至关重要。这些方法包括两阶段最小二乘回归、双重差分法（DiD）、回归断点设计（RDD）、固定效应模型、采用倾向得分匹配的回归模型、工具变量回归、面板数据