本文提出了一种因果规则学习方法，旨在提高对异质性治疗效应的理解。研究表明，该方法在复杂数据环境中表现优越，能够提供更精确的治疗效果估计，尤其在个性化医学和阿片类药物使用障碍的治疗中具有潜力。

本文研究了治疗干预对个性化医学中的治疗效应的影响，采用非参数差异建模和两阶段最近邻估计器来接近极小值。同时，使用新型极限不等式建立了密度比的紧密依赖性。