结合专家知识和可微分结构的因果分析方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及医疗信息技术和数据分析领域，提供了一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法、装置和设备，该方法包括：S1、获取数据集、初始的先验知识库和初始的因果关系图；S2、获取专家针对当前的因果关系图的评估信息，根据评估信息对先验知识库进行迭代更新；S3、根据更新后的先验知识库对第一NOTEARS算法模型进行迭代更新；S4、将所述数据集输入更新后的第一NOTEARS算法模型，进行NOTEARS迭代优化计算，以对因果关系图进行迭代更新；S5、判断更新后的因果关系图是否满足预设的因果关系评估条件，若不满足则返回至步骤S2；S6、若满足则将更新后的因果关系图作为目标因果关系图。本发明专利技术提高了因果关系分析的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗信息技术和数据分析领域，尤其涉及一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法、装置和设备。

技术介绍

1、临床因果分析是解析健康因素与结果间复杂关系的核心，对于指导精准医疗决策至关重要。然而，传统机器学习方法偏重相关性分析，难以揭示因果机制，导致模型可解释性差且难以捕捉临床现象深层原因。贝叶斯网络作为传统因果分析工具，虽有效但易忽视临床数据中细微因果关系变化，影响因果动力学的全面理解。近年来，可微分结构学习及notears算法的兴起，为因果发现带来革新，通过连续学习因果结构增强了灵活性与可扩展性。但面对未观测因素、噪声及临床环境的复杂性，从数据中精准复原因果机制仍是一大挑战。

2、在实际系统中，因果关系可能非常复杂，涉及多个变量和相互作用。正确地建模这些关系并从中提取有意义的因果信息是一个技术难题。另外，一些高级模型可能需要大量的计算资源，这在资源有限的环境中可能是一个问题。优化算法以提高效率和减少资源消耗是一个重要的研究方向。同时动态环境的适应性也是一个问题，现实世界中的系统往往是动态变化的。模型需要能够适应这些变化，以保持其本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法，其特征在于，所述方法用于分析多个目标变量之间的因果关系，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一NOTEARS算法模型表示为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述先验知识库表示为：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取初始的因果关系图包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一NOTEARS算法模型和所述第二NOTEARS算法模型的NOTEARS迭代优化计算方法相同，所述进行NOTEARS迭代优化计算包括：>

6.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种结合专家知识和可微分结构的因果分析方法，其特征在于，所述方法用于分析多个目标变量之间的因果关系，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一notears算法模型表示为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述先验知识库表示为：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取初始的因果关系图包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一notears算法模型和所述第二notears算法模型的notears迭代优化计算方法相同，所述进行notears迭代优化计算包括：

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶振超，屠强，陈欢欢，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：