观察医学研究中的因果发现:范围审查
Zuting Liu1,2, Tian Luo1,2, Hailin Ma1,2
1Department of Epidemiology, School of Public Health, Jiangxi Medical College, Nanchang University, Nanchang, China.
机器学习因果发现算法越来越多地用于医学研究,特别是在临床和公共卫生领域. 然而,像混和小样本大小这样的挑战仍然存在,需要标准化的验证和协作.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 观察数据对于医学研究至关重要,但对因果推理提出了挑战.
- 基于机器学习 (ML) 的因果发现算法为从观测数据中识别因果结构提供了一个有希望的方法.
- 在系统性绩效评估和在医学研究中应用这些算法的实际指导方面存在差距.
研究的目的:
- 系统地绘制和合成因果发现方法在观察医学研究中的应用.
- 详细介绍方法,应用领域,发现的稳定性和实际挑战.
- 为在特定的医疗环境中选择和应用因果发现算法提供见解.
主要方法:
- 根据PRISMA-ScR指南进行了系统范围审查.
- 搜索包括Scopus,科学网络,PubMed,MEDLINE,Embase和CINAHL,截至2025年5月.
- 包括将因果发现算法应用于医学研究 (观察或合成数据) 的研究;纯粹的方法或实验研究被排除在外.
主要成果:
- 基于约束的算法,特别是快速因果推理和彼得-克拉克,是最普遍的 (52.8%).
- 应用集中在临床研究 (75%),特别是心理健康和慢性疾病,以病因学研究为主要目标.
- 常见的挑战包括未测量的混,有限的样本大小和未经验证的假设,创新重点是纵向数据和多式联运集成.
结论:
- 因果发现算法在医学研究中越来越多地应用,但面临着缺乏标准化验证和混等挑战.
- 未来的努力应优先考虑为这些算法制定评估标准.
- 促进跨学科合作对于将计算技术转化为可靠的医学研究工具至关重要.
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