多变量结局下基于深度学习的异质性因果效应估计框架：整合Copula变换与潜在混杂调整的创新研究

为解决多结局相关性和潜在混杂因素对因果推断的挑战，来自多机构的研究团队开发了整合经验Copula变换与深度学习架构的新型框架。该研究通过自动编码器进行潜在混杂调整，结合工具变量技术强化因果识别，利用Wasserstein距离对条件平均处理效应(CATE)进行聚类分析，并应用因果图学习揭示变量间依赖结构。NHANES数据实证表明，该方法能有效建模高维治疗-反应关系，为医学和社会科学领域的多结局因果推断提供了创新解决方案。

　　

在医学和社科研究中，准确评估多结局情境下的异质性处理效应(HTE)至关重要。传统方法常因假设结局独立性或依赖线性模型，难以捕捉复杂依赖关系和潜在混杂。这项研究构建了革命性分析框架：首先采用经验Copula变换处理多变量结局相关性，结合深度神经网络联合估计条件平均处理效应(CATE)；通过自动编码器隐层捕捉潜在混杂因子，并引入工具变量强化因果识别。研究团队创新性地运用Wasserstein距离对CATE估计进行聚类，揭示治疗效应异质性模式，同时通过敏感性分析评估未测量混杂的鲁棒性。因果图学习技术则系统解析了协变量、处理变量与多结局间的复杂网络关系。在NHANES等真实世界数据验证中，该框架成功解析了高维治疗-反应关系，为存在结局相关性和隐变量干扰的因果推断研究提供了标准化分析范式。