提出了一种基于预测推断的模型自由框架，用于探究个体治疗效果的敏感性分析，特别关心了混杂因素强度量化和对于反事实的可靠预测推断。

Nov, 2021

本篇研究提出了一种基于符合性推断的方法，用于在潜在结果框架下产生反事实和个体治疗效果的可靠区间估计，适用于完全随机或分层随机试验，以及遵循强忽略性假设的一般观测研究。同时，该方法在机器学习算法的条件平均治疗效应估计上表现出了良好的优势。

Jun, 2020

本文介绍了一种基于 Lipschitz regularization 和神经控制微分方程（CDE）的方法，名为 LipCDE，用于解决时序数据的因果分析问题，该方法能够准确估算个体化的治疗效果和克服隐藏混淆变量导致的治疗估计偏差和高方差情况，并通过实验验证了方法的有效性和可扩展性。

Mar, 2023

本研究提出了一种能够学习条件平均治疗效果的函数区间估计器，通过加权核估计与对手模型，实现了在实际未观测混淆下，对个体因果效应的预测，并且通过个性化决策规则，实现了渐近无遗憾的最优性能。

Oct, 2018

基于电子病历的丰富性，本研究提出了一种基于多任务学习的方法来推断个性化治疗效果，使用非参数贝叶斯方法来学习治疗效果，同时提供置信度的点间可信区间，以实现精准医学，并证明该方法在早产儿干预社会计划和舒张期心脏病患者左心室辅助装置中明显优于现有技术。

Apr, 2017

我们研究了多个治疗和网络观测数据背景下的个体治疗效果估计问题，利用网络信息以增强强可忽略性假设在实际应用中的适用性，并通过图卷积网络学习共享的混淆因素表示，设计了损失函数以组合表示损失和均方误差损失。通过在 BlogCatalog 和 Flickr 等基准数据集上进行一系列实验，实验结果一致表明与基准方法相比，我们的模型显示出优越的性能。

Dec, 2023

本文通过应用神经微分方程建立潜在因子模型，使用随机控制微分方程和 Lipschitz 限制卷积操作，不断纳入关于进行中干预和不规则的样本观测的信息，以在动态时间设置中存在隐藏因素的情况下连续估计处理效应。

Feb, 2023

使用可解释的多智能体系统反事实循环网络进行干预效应评估的长期预测方法，最终在自动驾驶、生物智能体和篮球计分方案的模拟实验与实际数据中证明了其优于传统方法的效果。

Jun, 2022

通过对抗对照回归网络（ACFR）以 KL 散度为度量标准对数据集进行平衡，利用注意机制保持治疗价值对结果预测的影响，理论上证明 ACFR 的目标函数是反事实结果预测误差的上界，并在半合成数据集上实验评估中证明了 ACFR 相对于一系列其他最新方法的优越性。

Dec, 2023

本文提出一种新的核平滑方法，可以在不需要参数模型的情况下，对连续治疗（如剂量）进行因果效应估计，并允许处理密度或结果回归的错误规范。方法经过了模拟证明，并应用于护士人员配备对医院复诊惩罚的研究中。

Jul, 2015