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实施起来非常容易，因为它完全依赖于关联 [5]。例如，虽然姑息治疗咨询和去甲肾上腺素输注都高度提示患者死亡，但不能合理地得出停止任何一种治疗就会降低患者死亡概率的结论 [6]。换句话说，预测性人工智能不能指导ICU临床医生做什么，因为它只提供预警。对于为ICU医生提供治疗决策建议的人工智能，即“可操作的人工智能”，需要考虑因果关系。可操作的人工智能应该执行因果推理任务 [3]，这意味着它可以预测（未来）患者的结果或由替代治疗决策导致的事件。通过比较这些结果，可操作的人工智能可以就导致最佳预测结果（即最佳治疗）的治疗方案提供建议。在医学中，因果推理任务传统上是通过进行随机对照试验（RCT）来完成的。治疗的随机化使人们能够将治疗组之间的结果差异解释为治疗的因果效应。因此，人们可以简单地比较结果并得出结论，具有最佳观察结果的结果代表最佳治疗。然而，在观察性研究中，因果推理任务更为复杂，通常因共同原因（混杂偏差）和对共同效应的选择（选择偏差）而加剧。因此，为了让人工智能从观察数据中“学习”因果推理任务，它需要调整这些偏差。要做到这一点，关键是使用适合所考虑治疗类型的调整方法。
从预测性人工智能转向可操作性人工智能
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