本研究提出了一种新方法“合成潜在结果”（SPOs），旨在解决因果推断中的异质性处理效应问题。该方法能够识别混合处理效应（MTEs），并简化可辨识性要求。同时，研究探讨了在高维数据中学习条件平均处理效应（CATE）的方法，提出了新的区间估计器和元学习器B-Learner，以提高推断的有效性和准确性。

本文探讨了利用潜在变量建模和深度学习技术解决因果推断中的混淆因素问题，提出了NICE和TAHyper等新方法，以提高个体治疗效果的估计精度，并应对异质性处理效应的挑战。研究通过局部接近度和合成潜在结果等技术，展示了在动态时间设置中有效的因果推断能力。