源自风暴统计网：一键统计分析与绘图的网站
因果推断与机器学习在近年来相互影响和促进，在实践中的应用越来越多。在医学科研领域，虽然通过机器学习方法开展因果推断研究，越来越受重视，但目前来看应用不足。
多数研究使用传统机器学习方法构建预测模型，而非探讨因果关联。老郑今天看到一篇观点文章，详细的指出了免疫学研究的缺陷，提出，未来 5 至 10 年内，机器学习因果推断预计将在临床免疫学中广泛应用。
老郑也想说，机器学习开展因果推断研究必定是未来医学科研的大趋势。
因果推断至关重要
一项对90项免疫检查点抑制剂（ICIs）研究的系统回顾显示，虽然72%的研究采用了传统的机器学习，22%的研究使用了深度学习，但没有一项研究进行因果推断。
因此，这些模型没有被包括在III期临床试验设计中，也没有被主要临床指南引用。
一项对36个黑色素瘤预测模型的平行分析显示，所有研究都是基于回顾性相关性的分析，没有一个应用因果推断。
因此，PROBAST评估将它们评为中度至高度偏倚，限制了它们的转化效用和临床适用性。
在医学领域，因果推断的重要性不言而喻。
传统机器学习在做什么？ —— 预测。精准回答“What”（发生了什么/将发生什么）。例如，根据影像学特征预测肿瘤是良性还是恶性。
医学研究的终极目标是什么？ —— 干预。必须回答“Why”（为什么）和“What if”（如果…会怎样）。例如，“如果给这位患者换用B药，会比A药效果更好吗？”这需要因果推断。
传统因果推断方法存在局限
尽管因果推断在临床研究中的重要性日益被认识到，但许多研究仍然依赖于传统的因果推断方法，这在实践中面临着重大挑战。
由于成本高、伦理约束和患者异质性，随机对照试验（rct）往往不可行。
观察性研究中的分层设计与高维组学数据作斗争，多变量回归无法捕捉免疫系统的非线性特征。
倾向评分方法（PSM）基于所有混杂因素都是可测量的不切实际的假设，在72%的研究中被误用。
孟德尔随机化（MR）也面临着方法学上的限制。
总的来说，这些局限限制了免疫学中传统因果推断方法的应用和可扩展性。
为何这是“必然趋势”？
数据条件的成熟：电子病历、基因组学、穿戴设备等产生了多维度、高频率的“真实世界数据”。传统方法难以处理，而这正是机器学习的“主战场”。
解决核心难题的能力：
破解“反事实”之谜：最关键的因果问题本质是反事实的——“如果没吃药，会怎样？”基于潜在结果框架和结构因果模型的ML算法，能更精准地估计这种反事实结果。
自动处理高维混杂：可以同时处理成千上万个潜在的混杂变量（从基因到生活习惯）。
发现异质性处理效应：不再满足于“平均疗效”，能回答“对哪类特定患者最有效？”，为精准医疗提供直接依据。
拓展研究疆界：在无法进行RCT的领域（如公共卫生政策评估、罕见病研究、长期副作用追踪）中，提供接近因果的强力证据。
另外，与倾向评分匹配（PSM）、Cox回归或线性模型等经典因果方法相比，因果ML解除了严格参数假设和刚性模型形式的约束，能够更灵活地建模免疫系统固有的非线性动力学和高维相互作用。
与传统的机器学习方法（如随机森林、LASSO或深度学习模型）相比，因果机器学习将重点从预测关联转移到识别因果关系。例如，超级学习者ITE框架通过模型集成来估计个体治疗效果（ITE），因果森林估计条件平均处理效应（CATE）。
此外，通过对未测量的混杂进行稳健控制，因果ML有效地解决了相关模型的关键局限性——即虚假关联和混杂偏倚。
总的来说，这些优势提高了模型的性能、临床可解释性和泛化性，为临床决策提供了强有力的科学指导。
机器学习因果推断方法逐渐成熟
在医学科研领域，机器学习与因果推断的结合形成了丰富的方法论，其核心目标是从观察性数据中，以更稳健、更高效的方式识别“因果效应”。
可以将这些方法分为两大策略：基于研究设计的策略和基于估计模型的策略。
策略一：基于研究设计的“模拟随机化”方法，包括倾向性评分方法（机器学习方法可以更精准的估计倾向性评分）以及双重稳健估计方法。
策略二：基于估计模型的“直接建模”方法，包括超级机器学习，因果森林，双重机器学习（DML）等。
结合这些条件，机器学习开展因果推断研究，必定是未来医学科研的大趋势。诸位学友得抓紧时间跟上学习了。
在“内卷”严重的科研环境下，简单的相关性分析和基础回归已经难以打动审稿人。因此我们团队隆重推出“因果推断与机器学习训练营”，带你科学推断因果，高质量发表一篇SCI。
为什么这个的课将革新您的统计学理念与思维？
因为，现在因果推断的方法学体系已经发生改变，但是我们的临床、护理、公卫的朋友们，我发现，却没有感受到2025年因果推断统计学方法学技术的改变。
你都不知道，这套新的因果推断方法学已经成熟了！
当我们学生、医务工作者还在讨论回归方法时候，这个世界，因果推断方法，已经迈向机器学习、迈向双重稳健估计方法了。
现在中介分析已经不再是传统的中介分析，今天可能有比亚组分析森林图有更好的方法。
各位，2026年，是你们因果推断方法革新的一年。
为什么选择我们的训练营？
课程理论结合R语言实操，覆盖从基础到进阶的完整链条：
✅R语言+研究设计打底，告别“工具焦虑”
R语言从安装到精通：回归分析、数据可视化、线性趋势、RCS曲线绘制…哪怕零基础也能跟上
医学研究设计本质：不同研究设计的因果论证强度对比，常见偏倚（选择/信息/混杂偏倚）识别与控制策略
✅因果推断硬核理论，让分析“有据可依”
核心三大框架：即反事实框架、潜在结果模型、结构因果模型，告别“拍脑袋”式分析假设
DAG（有向无环图）可视化混杂：一图看穿变量间因果关系，精准判断“该调哪些混杂因素”“何时不需要调整”
倾向得分方法实操：从原理到分步代码，掌握1:1/1:M匹配
✅让复杂数据“乖乖就范”，解决传统方法束手无策的问题：
你的数据中存在缺失？中介效应不明？变量间关系复杂非线性？多重插补、因果中介分析、双重稳健估计等一系列方法，为你提供一整套“工具库”，确保在任何复杂数据场景下，都能得出稳健可靠的结论。
✅成果落地指导，直击“发文痛点”
全程答疑+论文1v1指导（高阶方案）：从课程疑问到论文统计分析，导师手把手带你“过审稿人关”
培训内容及安排
△以上为大致的课程内容，实际内容会略有出入
主讲老师与课程时间
主讲老师：郑卫军 主讲 浙中大5位老师联袂讲座
时间：12月份开始，一周一讲，一周训，为期2个月。
服务内容及费用
💡 两种学习方式，满足不同需求，可预开发票
📹 标准版：2000元
✅ 全套录播课程（可反复观看）
✅ 学习群答疑（同学互助+导师解答）
✅ 全程复现课程案例，掌握课程全套代码
🌟客户数据一对一版：5990元
✅ 标准版所有内容
✅ 一对一答疑指导（高级统计师1对1答疑，专门助教跟进学习进度）
✅ 个性化统计方案设计服务（跟据实际数据情况指导一篇因果推断统计分析）
✅ 优先获得最新资料
训练营学习目标
通过系统学习，您将能够：
⭕️真正学会前沿的因果推断与机器学习方法
⭕️完成1份自己数据的全套分析
⭕️真正掌握因果推断方法应用实践，脱离统计小白title
⭕️轻松应对之后可能遇到的临床统计问题
报名方式
🎉立即扫码报名：扫描下方郑老师本人微信二维码，添加微信咨询详情。名额有限，先到先得！可预开发票！
【扫码咨询】
