본 논문은 의료 치료의 다차원적 결과(주요 평가변수, 합병증, 부작용, 이차 평가변수 등)의 결합 분포를 학습하는 새로운 확산 기반 방법인 DIME을 제안합니다. 기존의 단일 결과 중심 머신러닝 방법의 한계를 극복하고자, 의료 치료의 다중 결과에 대한 결합 개입 분포를 학습하는 데 초점을 맞춥니다. DIME은 (i) 불확실성 정량화를 통한 신뢰할 수 있는 의사결정을 가능하게 하고, (ii) 결과 간의 의존 구조를 명시적으로 포착하며, (iii) 이진, 범주형, 연속형 변수를 포함한 혼합 유형의 결과를 처리할 수 있다는 세 가지 장점을 가지고 있습니다. 인과 추론의 기본 문제를 해결하기 위해 인과 마스킹(causal masking)을 고려하며, 결합 분포를 일련의 조건부 분포로 분해하고 사용자 정의 조건부 마스킹을 통해 결과 간의 의존 구조를 고려합니다. 추론 단계에서는 자기회귀적으로 예측을 생성하여 인과적 수량의 점 추정을 넘어 결합 개입 분포를 학습합니다. 다양한 실험을 통해 DIME이 결합 분포를 효과적으로 학습하고 다중 결과 간의 공유 정보를 포착함을 보여줍니다.
