研究了个体治疗效果估计问题，利用网络信息增强强可忽略性假设的适用性，通过图卷积网络学习混淆因素表示，设计了损失函数。实验结果显示模型性能优越。

本研究提出了一种基于未观察到的风险因素的个体治疗效果估计方法，结合动态变分自动编码器 (DVAE) 框架和使用倾向得分的加权策略，准确估计反事实回应和捕捉纵向数据中的潜在异质性。该模型表现出卓越性能。