2024-11-12 BiorRxiv预印本速读【Bioengineering】

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本文内容为生成式AI对文章进行总结后得到，版权归原文作者所有。总结内容可靠性无保障，请仔细鉴别并以原文为准。                     Graph Autoencoder and StrNN based Causal Analysis of Mortality in Heart Failure Patients Kim, D., Daeyoung Kim* Yonsei University https://doi.org/10.1101/2024.11.11.622921 来自Yonsei University的这项研究工作在心血管疾病，特别是心力衰竭的机理分析上取得了创新性进展。研究团队在这篇文章中应用了先进的因果深度学习算法，对心力衰竭患者的观察性数据进行了分析。他们利用图自动编码器提取潜在因果图（DAGs），并通过结构化神经网络（StrNN）寻找特定的因果关系和干预效应。研究发现，在血小板、射血分数和血清肌酐水平上，因果干预导致的平均治疗效应存在显著降低或增加的区间，这为临床治疗提供了新的视角，有助于减少心力衰竭后的 ………………………………