本文提出了一种结合深度学习和因果推断的新方法，利用图神经网络和双机器学习有效推断因果效应，特别在生物医学领域表现优异。该方法能够处理高维复杂数据，解决缺失值问题，并在大规模实验中超越现有算法，展示了深度神经网络在因果推断中的潜力。

本文探讨了结合传输学习和因果推断的方法来估算异质性治疗效应，展示了在大规模实验和数据集上的有效性。研究利用图神经网络和双机器学习，提出新模型以解决因果效应估计中的偏差问题，并评估非结构化多模态数据的应用潜力。