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Joint Treatment Effect Estimation from Incomplete Healthcare Data: Temporal Causal Normalizing Flows with LLM-driven Evolutionary MNAR Imputation
यह शोध पत्र एक नवीन दो-चरणीय पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो सटीक प्रतितथ्यात्मक अनुमान (counterfactual inference) के लिए DAG-प्रतिबंधित नॉर्मलाइजिंग फ्लो और 'मिसिंग-नॉट-एट-रैंडम' डेटा की उच्च दरों को संभालने के लिए एक LLM-संचालित विकासवादी इम्प्यूटर (evolutionary imputer) को जोड़ता है, जिससे अपूर्ण अनुदैर्ध्य इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य अभिलेखों (longitudinal electronic health records) से सुदृढ़ संयुक्त उपचार प्रभाव अनुमान सक्षम होता है।