arXiv cs.AI· Alexander Romanus, Mehul Shetty, Connor Jordan·2026-10-23 12:00· 2 小时前AI 评分25

用 CausaLM 量化临床决策中症状的因果影响

Quantifying Symptom Causality in Clinical Decision Making: An Exploration Using CausaLM

AI 导读

一项研究借助 CausaLM 框架量化"胸痛"等关键症状对医学诊断模型预测结果的因果影响，而非仅依赖相关性。通过生成"遗忘"目标概念的反事实文本表示，并用 TReATE 度量症状有无对预测疾病分布的作用，再与 CONEXP 等相关性基线对比。结果有助于构建更可信、可解释的临床决策支持工具。