Buchumschlag

Individualised Treatment Effects Estimation with Composite Treatments and Composite Outcomes

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chauhan, Vinod Kumar, Clifton, Lei, Nigam, Gaurav, Clifton, David A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Dynamic Inter-treatment Information Sharing for Individualized Treatment Effects Estimation
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sample Selection Bias in Machine Learning for Healthcare
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CE-SSL: Computation-Efficient Semi-Supervised Learning for ECG-based Cardiovascular Diseases Detection
von: Zhou, Rushuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Democratising Clinical AI through Dataset Condensation for Classical Clinical Models
von: Thakur, Anshul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Compositional Models for Estimating Causal Effects
von: Pruthi, Purva, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MISE: Meta-knowledge Inheritance for Social Media-Based Stressor Estimation
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Censoring-Aware Tree-Based Reinforcement Learning for Estimating Dynamic Treatment Regimes with Censored Outcomes
von: Paul, Animesh Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating Treatment Effects with Independent Component Analysis
von: Reizinger, Patrik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangled Graph Autoencoder for Treatment Effect Estimation
von: Fan, Di, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Treatment Effect Estimation with Differentiated Networked Effect on Graph Data
von: Lin, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Disentangled Representation Network for Treatment Effect Estimation
von: Meng, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation
von: Hüyük, Alihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects
von: Tran, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bounds on Representation-Induced Confounding Bias for Treatment Effect Estimation
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RiskAgent: Synergizing Language Models with Validated Tools for Evidence-Based Risk Prediction
von: Liu, Fenglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Brief Review of Hypernetworks in Deep Learning
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Extending Pretrained 10-Second ECG Foundation Models to Longer Horizons
von: Tang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Rule Forest: Toward Interpretable and Precise Treatment Effect Estimation
von: Hsu, Chan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Proximity Matters: Local Proximity Enhanced Balancing for Treatment Effect Estimation
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Real vs. Semi-Simulated: Rethinking Evaluation for Treatment Effect Estimation
von: Panagopoulos, George
Veröffentlicht: (2026)

Exploring the Effectiveness of Instruction Tuning in Biomedical Language Processing
von: Rohanian, Omid, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Federated Inverse Probability Treatment Weighting for Individual Treatment Effect Estimation
von: Yin, Changchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Biosignal Fingerprinting: A Cross-Modal PPG-ECG Foundation Model
von: Liu, Zhangdaihong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference
von: Cai, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lightweight Transformers for Clinical Natural Language Processing
von: Rohanian, Omid, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HCR-Net: A deep learning based script independent handwritten character recognition network
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Unveiling the Potential of Robustness in Selecting Conditional Average Treatment Effect Estimators
von: Huang, Yiyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PIPCFR: Pseudo-outcome Imputation with Post-treatment Variables for Individual Treatment Effect Estimation
von: Lin, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SurvHTE-Bench: A Benchmark for Heterogeneous Treatment Effect Estimation in Survival Analysis
von: Noroozizadeh, Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pareto-Optimal Estimation and Policy Learning on Short-term and Long-term Treatment Effects
von: Wang, Yingrong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Generalisation Gap: Synthetic Data Generation for Multi-Site Clinical Model Validation
von: Segal, Bradley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compositional Coordination for Multi-Robot Teams with Large Language Models
von: Huang, Zhehui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KG-TREAT: Pre-training for Treatment Effect Estimation by Synergizing Patient Data with Knowledge Graphs
von: Liu, Ruoqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

I See, Therefore I Do: Estimating Causal Effects for Image Treatments
von: Thorat, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sensing Cardiac Health Across Scenarios and Devices: A Multi-Modal Foundation Model Pretrained on Heterogeneous Data from 1.7 Million Individuals
von: Gu, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Online Continual Learning with Plug-and-Play State Space Model and Class-Conditional Mixture of Discretization
von: Liu, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Diffusion-Based Method for Learning the Multi-Outcome Distribution of Medical Treatments
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Treatment Effect Estimation from Incomplete Healthcare Data: Temporal Causal Normalizing Flows with LLM-driven Evolutionary MNAR Imputation
von: Parra, Olivia Jullian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect Modeling
von: Lacombe, Armand, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects
von: Schweisthal, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)