基于潜在群组工具变量的多方混合数据溯源方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于潜在群组工具变量的多方混合数据溯源方法及系统。该方法通过表征学习，将病况信息映射到一个表征空间；再通过期望最大化算法，基于给定的类簇数量，利用期望最大化算法识别异质治疗方案分配机制，即干预变量和混淆变量在不同数据来源上有不同的因果关系；最后基于异质治疗方案分配机制，将病历数据划分为多个不同的样本子群，并且基于相关性指标为数据选择最佳群组工具变量作为多方数据的不同来源指示变量，以此溯源得到不同医疗机构诊疗手段的差异，实现病历样本的分组。本发明可进一步基于来源指示变量，将潜在群组工具变量嵌入工具变量回归方法结合多方知识进行联合学习，为每一位病人提供辅助的精准治疗方案推荐。