다중 개입 변수 간 상호작용에 따른 편향 문제를 고려한 인과학습 기반 임상 진료 효과 추정 기법

초록

임상 진료와 같이 복합적인 개입 변수가 존재하는 상황에서 치료 효과를 추정하기 위해서는 다수의 개입 변수를 고려해야 한다. 그러나, 개입 변수가 서로 영향을 주는 경우에는 개입 변수 자체가 교란 변수로 작용할 수 있기 때문에 단일 개입 변수를 위한 인과학습 기법으로는 편향 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 개입 변수와 특성 변수 간의 교란에 의한 편향을 완화하기 위한 이중 편향 조정 기법을 제안한다. 실험 결과는 베이스라인 대비 31.9% 개선된 성능을 보이며, 제안하는 기법이 다중 개입 변수가 존재하는 데이터에서 효과적임을 증명한다.