Generating Counterfactual Patient Timelines from Real-World Data

Este artigo descreve um modelo generativo autorregressivo, treinado com dados de mais de 300.000 pacientes, capaz de simular trajetórias contrafactuais clinicamente plausíveis. O modelo foi aplicado a pacientes com COVID-19 para prever resultados com base em parâmetros clínicos alterados, demonstrando seu potencial para medicina personalizada e ensaios in silico.