데알못정을

본 포스팅은  Feuerriegel, Stefan, et al. "Causal machine learning for predicting treatment outcomes." Nature Medicine 30.4 (2024): 958-968.를 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. causal ML in medicine은 치료로 인한 환자 결과의 변화와 같은 인과 관계를 예측하는 것을 목표로 한다. causal ML은 RCT(Randomized Controlled Trials)를 통해 얻은 실험 데이터와 임상 등록, 전자 건강 기록 및 기타 RWD(Real-World Data) 소스에서 얻은 관찰 데이터를 모두 사용하여 치료 효과를 추정하고 임상적 증거를 생성하는 데 사용될 수 있다.causal ML의 핵심 강점..

https://medium.com/@karanbhutani477/the-causal-revolution-in-machine-learning-moving-beyond-correlation-to-causation-07c4531c2cc0 The Causal Revolution in Machine Learning: Moving Beyond Correlation to CausationCausal Machine Learning (Causal ML) represents a fundamental shift in how we approach artificial intelligence, moving beyond simple pattern…medium.com위 블로그를 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. 인과적 머신러닝의 이해인..