この論文では、観察データから個別治療効果（ITE）を推定する際の困難さ、特に混乱バイアスの問題に対処するための新しい手法「PITE」を提案しています。従来の多くの研究は、分布をグローバルにバランスさせることでバイアスに対処していますが、個別の異質性を無視し、個人間の自然なクラスタリングを捉えられていません。PITEは、同じ治療を受けた類似個体のクラスター中心をプロトタイプとして定義し、個体を最も近いプロトタイプに割り当てることで、ローカルな類似性と分布の一貫性を識別します。また、異なる治療群間でのプロトタイプの近接性を促進するアライメント戦略を設計しています。この方法により、分布シフトを抑えながら、治療群と対照群のローカル構造を保持し、ITE推定に有意義な制約を提供します。また、さまざまなベンチマークデータセットでの評価では、PITEが従来の最先端手法13件を超える精度でITEを推定できることが示されています。