本研究提出了一种新颖的方法CPTiVAE，结合了变分自编码器和可识别变分自编码器，以无偏估计因果效应。实验表明，CPTiVAE在处理混杂因子和后处理变量时优于现有方法，并展示了其在真实世界数据集上的应用潜力。
文章以药企提升患者用药依从性为例，说明许多问题需从系统层面厘清各因素关系，而非简单归因。作者介绍因果推断：相关性不等于因果性，需警惕混杂因子造成的伪相关；并梳理潜在结果模型、随机实验、因果图与后门准则等工具，以及Uplift模型在营销中识别增量收益的应用，认为因果推断前景广阔但仍待发展。
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