基于子群体匹配的靶向学习：用于生物医学预测

本文解决了利用多个生物医学研究来改进目标研究预测的挑战，特别是在人群异质的情况下。关键创新是子群体匹配，与传统的基于研究的匹配相比，它允许更细致的信息传递。这种方法避免了丢弃来自源研究的潜在有价值的数据，并旨在提高预测准确性。论文对非渐近性质和模拟研究的关注表明了一种验证所提出方法的严谨方法。

• •提出了一种新的方法，用于生物医学研究中的靶向学习。
• •利用子群体匹配来解决跨研究的异质性问题。
• •旨在通过整合来自所有源研究的信息来提高预测准确性。
• •采用一个两步程序，包括有限混合模型和子群体内信息转移。
• •建立了非渐近性质，并通过模拟验证了该方法。