本文介绍了因果机器学习（CausalML）方法及其在干预和反事实分析中的应用，分为因果监督学习、生成建模、解释、公平性和强化学习五类。文章还探讨了因果推断在临床决策支持系统中的应用，特别是在处理高维非结构化数据和时间关系方面的挑战，并以阿尔茨海默病为例展示其优势。