AI要約 本論文は、連続時間における因果予測を可能にする観測可能なニューラル常微分方程式（ODE）を提案する。潜在状態の同定可能性を保証し、不規則サンプリングデータでも信頼性の高い反実仮想推論と予測を実現する枠組みを示す。

EN This paper introduces observable Neural ODEs that enable identifiable causal forecasting in continuous time, ensuring latent state identifiability and supporting reliable counterfactual inference and prediction from irregularly sampled data.