В статье представлена модель CIGMA (Causal-inspired Invariant Graph Matching with multi-view contrastive distillation) для прогнозирования ассоциаций между травами и симптомами в традиционной китайской медицине (ТКМ). Авторы решают проблему ограниченности существующих методов, которые не учитывают причинно-следственные связи и страдают от шума в данных. CIGMA использует инвариантное сопоставление графов, вдохновленное причинностью, чтобы выявлять устойчивые закономерности между травами и симптомами, а также многовзглядную контрастивную дистилляцию для улучшения представлений. Модель интегрирует знания из нескольких графовых перспектив (например, структура симптомов, свойства трав) и применяет контрастивное обучение для дистилляции инвариантных признаков. Эксперименты на реальных наборах данных ТКМ показали, что CIGMA превосходит современные базовые методы по точности прогнозирования (например, AUC и F1-score) и демонстрирует лучшую устойчивость к шуму. Работа имеет практическую значимость для персонализированной медицины и открытия новых лекарственных комбинаций, а также предлагает новый взгляд на применение причинного машинного обучения в медицинских графовых задачах.