arXiv · AI×医药交叉论文· Vanessa Rodriguez·2026-10-19 01:03· 2 天前AI 评分53

基于gDR-Learner将随机对照试验条件平均处理效应泛化至目标人群

DR-Learners for Generalizing CATEs from a Randomized Controlled Trial

AI 导读

研究团队提出 gDR-Learner 方法，结合交叉拟合机器学习干扰参数估计，将随机对照试验（RCT）中的条件平均处理效应（CATE）泛化至目标人群。该方法解决了生物标志物等关键协变量在目标人群缺失、或入组变量仅在子样本登记库中记录的两种数据不完整场景，并构建了加权保形预测区间以应对协变量偏移。