基于高通量医学科学数据变量的因果效应估计方法及系统

本发明公开一种基于高通量医学科学数据变量的因果效应估计方法及系统，利用高通量医学科学数据变量逼近拟随机化设计，以获得无偏的因果效应估计。通过对新使用者队列设计、L1正则化倾向得分匹配、阴性对照及合成阳性对照、P值校准及置信区间校准、个性化深度因果学习算法等循证医学设计及因果推断理论方法的优化组合，发明全新的智能化大数据真实世界研究设计与分析流程，为利用大数据实现高级别观察性研究的循证证据，提供了自动化或半自动化、通用化、鲁棒性的研究设计与分析通用解决方案。