[论文解读] Cause-Effect Deep Information Bottleneck For Incomplete Covariates

Sonali Parbhoo, Mario Wieser+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2018

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 29被引用 7

一句话总结

本文提出了一种因果-效应深度信息瓶颈方法，通过信息瓶颈原理，从高维、噪声较大的测量数据中创建低维、充分的混杂因素表示，以在协变量不完整的情况下估计因果效应。该方法在因果推断基准测试和脓毒症治疗应用中均实现了最先进性能，且在存在缺失协变量的情况下仍保持可解释性。

ABSTRACT

Estimating the causal effects of an intervention in the presence of confounding is a frequently occurring problem in applications such as medicine. The task is challenging since there may be multiple confounding factors, some of which may be missing, and inferences must be made from high-dimensional, noisy measurements. In this paper, we propose a decision-theoretic approach to estimate the causal effects of interventions where a subset of the covariates is unavailable for some patients during testing. Our approach uses the information bottleneck principle to perform a discrete, low-dimensional sufficient reduction of the covariate data to estimate a distribution over confounders. In doing so, we can estimate the causal effect of an intervention where only partial covariate information is available. Our results on a causal inference benchmark and a real application for treating sepsis show that our method achieves state-of-the-art performance, without sacrificing interpretability.

研究动机与目标

• 解决在测试期间部分协变量缺失的因果推断问题，这是医学和高维数据应用中的常见挑战。
• 开发一种决策理论框架，以在协变量测量不完整或存在噪声的情况下稳健估计因果效应。
• 利用信息瓶颈原理，创建混杂因素的低维、充分表示，从而实现在部分数据下的有效推断。
• 在数据不完整条件下实现高性能因果效应估计的同时，保持模型的可解释性。

提出的方法

• 该方法应用信息瓶颈原理，对高维协变量数据执行离散的、低维的充分降维，以捕捉相关混杂因素信息。
• 采用深度神经网络架构建模原因、结果和观测协变量的联合分布，学习混杂因素的压缩表示。
• 该方法使用变分推理框架，近似在部分协变量下混杂因素的后验分布，从而实现不确定性感知的估计。
• 将因果效应估计建模为决策理论问题，在因缺失数据导致的不确定性下优化期望效用。
• 模型端到端训练，以最小化信息瓶颈目标，平衡协变量压缩与因果信息保留之间的权衡。
• 该方法通过在表示学习过程中明确区分原因和结果变量，显式建模因果结构。

实验结果

研究问题

• RQ1 在推理期间仅获得部分协变量信息时，我们能否准确估计因果效应？
• RQ2 在数据不完整条件下，如何在实现高性能因果推断的同时保持可解释性？
• RQ3 信息瓶颈原理在高维设置下，能在多大程度上提升对缺失协变量的鲁棒性？
• RQ4 在真实世界和基准数据集上，该方法与最先进方法相比，在准确性和鲁棒性方面表现如何？

主要发现

• 所提出方法在标准因果推断基准测试中实现了最先进性能，在协变量缺失条件下优于现有方法。
• 在真实世界的脓毒症治疗应用中，即使患者数据不完整，该方法在因果效应估计准确性上也优于基线方法。
• 通过学习混杂因素的离散、低维表示，该模型保持了高度可解释性，从而能够清晰推断潜在因果机制。
• 该方法能有效将高维、噪声较大的协变量减少为一个充分表示，同时保留因果推断所需的关键信息。
• 该方法对缺失数据表现出强鲁棒性，在测试期间大量协变量未观测到的情况下仍能保持性能。