基于深度学习的结构化临床数据增强与集成诊断框架在疾病预测中的应用研究

《Computational Biology and Chemistry》：Hybrid CNN-GRU-XGBoost framework for optimized coronary artery disease diagnosis and risk stratification

为解决临床数据高维、异构、类别不平衡及多源异质性等挑战，研究人员开发了一种集成深度神经网络与结构化数据增强的诊断框架，通过谱卷积编码器（SCE）和结构化循环状态动力学（SRSD）模块提取稳健特征，结合合成少数过采样与协方差平衡策略提升模型泛化能力，实验表明该框架在多个真实临床数据集上显著提高了少数类识别精度与诊断稳定性，为复杂临床环境下的智能辅助诊断提供了可解释、可推广的解决方案。

　　

临床诊断决策常面临高维异构数据、类别分布不平衡及多源异质性等挑战，传统机器学习方法在处理此类复杂临床数据时往往表现不稳定、泛化能力有限。尤其当罕见病或特殊亚型样本稀少时，模型容易过拟合多数类，导致临床决策偏差。为此，研究人员在《Computational Biology and Chemistry》发表论文，提出了一种集成深度神经网络与结构化数据增强的诊断框架，旨在提升复杂临床环境下的疾病预测精度与稳健性。

该研究主要采用了以下关键技术方法：基于互信息排序和Huber惩罚的特征选择算法，用于处理高维临床变量；多源加权标准化与抗混叠谱卷积编码器（SCE），用于提取稳健且判别性强的特征表示；基于流形一致性约束的合成数据生成与协方差平衡策略，用于缓解类别不平衡问题；结构化循环状态动力学（SRSD）模块，用于建模临床序列中的长程依赖与时序动态。实验数据来源于多个真实临床数据集，包括不同疾病领域的多中心样本。

研究结果分为四个主要部分：

1. 1.
   结构化临床数据预处理与增强
   通过互信息驱动特征排序（式1-3）和Huber鲁棒惩罚（式4），有效降低了高维临床特征中的噪声与异常值干扰。采用多源加权标准化（式7）和合成少数生成（式8），在训练集上实现了类别分布平衡和协方差对齐，显著提升了后续分类器对少数类的识别灵敏度。
2. 2.
   谱卷积特征编码器（SCE）的设计与优化
   构建了具有抗混叠池化、收缩门控和残差融合的深度编码架构（式9-13）。该模块通过可学习的Toeplitz卷积核和频域整形操作，实现了对输入临床序列的多尺度特征提取，同时通过Lipschitz约束（式13c）保障了模型的稳定性与抗扰动能力。
3. 3.
   结构化循环状态动力学（SRSD）的序列建模
   设计了输入条件状态转移机制（式14-16）和温度控制门控单元（式17-19），有效捕捉临床指标随时间演化的动态模式。通过长时记忆积累（式22）和正交正则化（式24b），增强了模型对长期依赖关系的建模能力，同时抑制了梯度爆炸或消失问题。
4. 4.
   集成诊断框架的性能验证
   在多个真实临床数据集上的实验表明，所提框架在AUC、F1-score和召回率等指标上显著优于传统方法（如SMOTE、标准RNN及Transformer基线），特别是在少数类识别和跨中心泛化方面表现出色。消融实验进一步验证了各模块（如特征选择、数据增强、SRSD）对整体性能的贡献。

研究结论表明，该框架通过融合结构化数据增强与深度序列建模，有效解决了临床数据中的不平衡、异质性和时序依赖等核心挑战。其提出的谱卷积编码与门控循环机制为临床时间序列分析提供了新的技术路径，所实现的协方差平衡与多源集成策略具有较强的可扩展性与解释性。该研究不仅推动了临床决策支持系统的发展，也为复杂生物医学数据下的机器学习方法设计提供了重要参考。