Optimizing Data-driven Causal Discovery Using Knowledge-guided Search

要約

観察データのみから因果関係を学習すると、特にスコアベースのアプローチを使用する貪欲なアルゴリズムの場合、可能性のある因果グラフの検索空間が指数関数的に増大する可能性があるため、基礎となる因果関係のメカニズムを明らかにできないことがよくあります。
因果エッジの有無など、事前の因果情報を活用すると、スコアベースの発見プロセスを制限およびガイドするのに役立ち、より正確な検索につながります。
ヘルスケア分野では、医学雑誌、電子医療記録 (EHR)、臨床介入の結果などの情報源から事前知識が豊富にあります。
この研究では、因果グラフを学習するための制約として観察データと構造的事前分布 (因果エッジなど) を利用する、知識誘導型因果構造検索 (KGS) アプローチを導入します。
KGS は、有向エッジの存在、エッジの不在、無向エッジの存在など、変数間の事前のエッジ情報を利用します。
当社は、酸素療法治療に関連する現実の医療アプリケーションだけでなく、合成およびベンチマーク現実世界データセットを使用して、複数の設定で KGS を広範囲に評価しています。
因果事前確率を取得するには、GPT-4 を使用して関連する文献情報を取得します。
私たちの結果は、あらゆる種類と量の構造事前分布が検索プロセスを強化し、パフォーマンスを向上させ、因果関係の発見を最適化することを示しています。
このガイド付き戦略により、発見されたエッジが確立された因果関係の知識と確実に一致し、検索プロセスを迅速化しながら発見の信頼性が高まります。
また、因果関係のメカニズムをより集中的に調査することも可能になり、より効果的でパーソナライズされた医療ソリューションにつながる可能性があります。

要約(オリジナル)

Learning causal relationships solely from observational data often fails to reveal the underlying causal mechanisms due to the vast search space of possible causal graphs, which can grow exponentially, especially for greedy algorithms using score-based approaches. Leveraging prior causal information, such as the presence or absence of causal edges, can help restrict and guide the score-based discovery process, leading to a more accurate search. In the healthcare domain, prior knowledge is abundant from sources like medical journals, electronic health records (EHRs), and clinical intervention outcomes. This study introduces a knowledge-guided causal structure search (KGS) approach that utilizes observational data and structural priors (such as causal edges) as constraints to learn the causal graph. KGS leverages prior edge information between variables, including the presence of a directed edge, the absence of an edge, and the presence of an undirected edge. We extensively evaluate KGS in multiple settings using synthetic and benchmark real-world datasets, as well as in a real-life healthcare application related to oxygen therapy treatment. To obtain causal priors, we use GPT-4 to retrieve relevant literature information. Our results show that structural priors of any type and amount enhance the search process, improving performance and optimizing causal discovery. This guided strategy ensures that the discovered edges align with established causal knowledge, enhancing the trustworthiness of findings while expediting the search process. It also enables a more focused exploration of causal mechanisms, potentially leading to more effective and personalized healthcare solutions.

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