Estimación Dirigida de Máxima Verosimilitud (TMLE)

La Estimación Dirigida de Máxima Verosimilitud (TMLE, por sus siglas en inglés) es un método de inferencia causal semiparamétrico y doblemente robusto introducido por Mark van der Laan y Daniel Rubin en 2006. Combina modelos flexibles de aprendizaje automático tanto para el resultado como para el mecanismo de asignación del tratamiento, y luego aplica un paso de "dirigido" que reajusta el modelo inicial del resultado específicamente para reducir el sesgo para un estimador causal preespecificado, como el efecto promedio del tratamiento. TMLE es ampliamente utilizado en epidemiología, bioestadística y economía de la salud al estimar efectos causales a partir de datos observacionales.