Kausale Strukturen und Representation Learning: Neue Wege in der Biomedizin

Die rasante Zunahme von Daten in der Biomedizin eröffnet die Chance, komplexe Phänomene besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dabei spielt das Representation Learning eine zentrale Rolle, weil es ermöglicht, latente Räume zu erschaffen, die wesentliche Eigenschaften der Daten erfassen – ohne dass dafür umfangreiche gelabelte Daten nötig sind.

Obwohl Representation Learning in vielen prädiktiven Aufgaben beeindruckende Ergebnisse liefert, stößt es bei kausalen Fragestellungen wie der Vorhersage von Interventionseffekten oft an seine Grenzen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Representation Learning mit kausalem Inferenz zu verbinden, um robuste kausale Modelle zu entwickeln.

Ein vielversprechender Ansatz ergibt sich aus der wachsenden Verfügbarkeit multimodaler Daten – von Beobachtungs- und Interventionsdaten über bildgebende Verfahren bis hin zu Sequenzierungsdaten auf Einzelzell-, Gewebe- und Organismebene. In der vorliegenden Arbeit wird ein statistisches und rechnerisches Rahmenwerk vorgestellt, das sich auf drei zentrale Fragen konzentriert: (1) Wie lassen sich Beobachtungs- und Interventionsdaten effektiv nutzen, um kausale Strukturen zu entdecken? (2) Wie können multimodale Ansichten dazu beitragen, kausale Variablen zu identifizieren? (3) Wie gestaltet man optimale Interventionen, um kausale Erkenntnisse zu maximieren?

Durch die Kombination von Representation Learning und kausalem Inferenz bietet das vorgeschlagene Framework einen systematischen Ansatz, um aus der Fülle multimodaler biomedizinischer Daten tiefere kausale Einsichten zu gewinnen und damit die Grundlage für präzisere Diagnosen und Therapien zu legen.