Авторы предлагают RetiSEM — фреймворк структурного уравнения моделирования с ограничениями по домену, предназначенный для восстановления каузальных графов и проведения медиационного анализа на основе фрагментированных биомедицинских данных с ограниченными мультимодальными ресурсами. Метод организует переменные в блоки, информированные биологией, и применяет ограничения на запрещённые рёбра для декомпозиции эффектов на уровне путей.
- Организует переменные в блоки, информированные биологией, и применяет ограничения на запрещённые рёбра для восстановления каузального графа.
- Декомпозирует эффекты на уровне путей на компоненты общего эффекта (TE), естественного прямого эффекта (NDE) и естественного косвенного эффекта (NIE).
- Достигает меньшей структурной ошибки и более высокой каузальной точности по сравнению с базовыми моделями без ограничений в десяти синтетических тестовых сценариях.
- Показывает, что переменные сетчатки действуют преимущественно как индикаторы, подобные биомаркерам, находящиеся на нижнем уровне иерархии, с обнаруживаемыми косвенными эффектами в реальных данных NHANES.
Этот подход предоставляет интерпретируемый фреймворк для проверки структурированных каузальных гипотез в приложениях биомедицинского ИИ, где клинические, молекулярные и визуализационные переменные часто неполны или не наблюдаются совместно.