generative recursive g-computation

OrthoGen：一种用于时变治疗的新型生成正交学习器

研究人员开发了 OrthoGen，这是一种新颖的生成正交学习器，旨在估计时变治疗场景下的条件分布潜在结果 (CDPOs)。该方法解决了医疗应用中时变混杂因素带来的挑战，例如预测不同治疗序列下患者的特定风险。OrthoGen 采用生成递归 g 估计调整策略，直接对结果分布进行建模，提供双重稳健性和准最优效率。该框架具有灵活性，能够集成各种生成模型，如正态流和扩散模型，并在合成、半合成和真实世界数据集上证明了其有效性。