机器学习算法在个性化医学中有潜力，但受样本选择偏差限制。新研究方向通过识别目标人群来解决偏差问题，实验结果显示偏差导致算法性能下降。新技术在不同场景下展现稳健性，优于现有偏差校正技术。

本文提出了 ECM 整体链式跨领域模型，解决预排序系统中样本选择偏差问题，并设计了 ECMM 细粒度神经结构，提高预排序准确性。实证评估结果表明，该模型在大规模流量日志中表现优于最先进的方法。