本文探讨了通过记录的上下文、决策和结果来估计患者对替代药物的反应，提出了一种基于距离度量的表示学习算法，以最小化误差界限。研究还涉及因果敏感度分析和泛化界限，验证了算法在真实和合成数据上的有效性。

本文研究了个体层面因果效应的估计，通过记录上下文、决策和结果来估计单个患者对替代药物的反应。通过距离度量的误差概括界限，引导了表示学习算法的开发，该算法通过规范化表示的诱导治疗组距离，最小化误差的界限。实验评估表明了所提出的表示架构和规范化方案的价值。

本文研究了个体层面因果效应的估计，通过记录上下文、决策和结果来估计单个患者对替代药物的反应。同时，给出了基于治疗组距离度量的误差概括界限，并开发了表示学习算法，通过规范化表示的诱导治疗组距离，最小化误差的界限。最后，通过实验评估证明了所提出的表示架构和规范化方案的价值。