causal DAG

LLM与专家指导相结合，实现医疗保健领域新颖的因果推断

研究人员开发了一种名为“专家指导的g-计算”（expert-guided g-computation）或“egg-computation”的新颖方法，用于估计干预措施的因果效应，特别是在医院质量改进等医疗保健环境中。该方法通过将甘特图（绘制患者轨迹）与因果有向无环图（DAGs）相结合，将专家判断与数据驱动的模型结合起来。为了使其可行，创建了一个利用大型语言模型（LLMs）来扩展专家推理的流程，该流程在模拟和一项关于医院干预的研究中被证明是有效的。