Heterogeneous treatment effect estimation with subpopulation identification for personalized medicine in opioid use disorder

要約

深層学習モデルは、治療効果 (TEE) の推定において有望な結果を示しています。
しかし、それらのほとんどは、異なる特徴を持つサブグループ間での治療結果のばらつきを見落としています。
この制限により、特定のサブグループに対して正確な推定と治療の推奨を提供する能力が妨げられます。
この研究では、サブグループの識別と治療効果の推定を組み込んだ、SubgroupTE と呼ばれる新しいニューラル ネットワーク ベースのフレームワークを紹介します。
SubgroupTE は、多様なサブグループを特定し、同時に各サブグループの治療効果を推定し、治療反応の不均一性を考慮することで治療効果の推定を改善します。
合成データの比較実験により、SubgroupTE は治療効果の推定において既存のモデルよりも優れていることが示されています。
さらに、オピオイド使用障害（OUD）に関連する現実世界のデータセットでの実験は、OUD 患者に対する個別化された治療推奨を強化するための私たちのアプローチの可能性を実証しています。

要約(オリジナル)

Deep learning models have demonstrated promising results in estimating treatment effects (TEE). However, most of them overlook the variations in treatment outcomes among subgroups with distinct characteristics. This limitation hinders their ability to provide accurate estimations and treatment recommendations for specific subgroups. In this study, we introduce a novel neural network-based framework, named SubgroupTE, which incorporates subgroup identification and treatment effect estimation. SubgroupTE identifies diverse subgroups and simultaneously estimates treatment effects for each subgroup, improving the treatment effect estimation by considering the heterogeneity of treatment responses. Comparative experiments on synthetic data show that SubgroupTE outperforms existing models in treatment effect estimation. Furthermore, experiments on a real-world dataset related to opioid use disorder (OUD) demonstrate the potential of our approach to enhance personalized treatment recommendations for OUD patients.

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