本文提出了一种因果规则学习方法，旨在提高对异质性治疗效应的理解。研究表明，该方法在复杂数据环境中表现优越，能够提供更精确的治疗效果估计，尤其在个性化医学和阿片类药物使用障碍的治疗中具有潜力。

本文研究了异质性处理效应的推断，提出了一种新型深度学习方法以解决协变量偏移问题。通过特征选择和因果结构学习，该方法在真实数据中表现优于现有估计方法，降低了误差。同时，研究了模型选择技术和条件平均处理效应的估计，提出了双重残差回归方法和潜变量方法，以优化个性化医学中的治疗效果评估。

本研究提出了一种改进的电子健康记录预测模型，通过间接插补和特征可信度学习，能够更准确地预测住院病人的死亡风险。该模型在多个数据集上表现优于现有方法，有效解决了医疗数据中的缺失值问题，为个性化医学提供了新的见解和应用。

本文提出了一种基于层级潜在变量模型的个性化医学方法，能够预测疾病过程并提高诊疗效果。研究分析了多种疾病的时间序列数据，结合深度学习和马尔可夫模型，揭示潜在状态和疾病进展模式，支持临床决策。该方法在硬皮病和帕金森病等疾病研究中显示出显著改进，具有重要的临床应用潜力。

本文研究了治疗干预对个性化医学中的治疗效应的影响，采用非参数差异建模和两阶段最近邻估计器来接近极小值。同时，使用新型极限不等式建立了密度比的紧密依赖性。