基于Transformer模型的认知障碍预测：精准性、效率与可解释性研究

编辑推荐：针对阿尔茨海默病(AD)早期诊断难题，天津中医药大学团队利用CHARLS队列数据开发改进型Transformer模型，通过多头注意力机制处理混合数据类型，预测轻度认知障碍(MCI)准确率达90%（MAE=3.5），显著优于SVM和XGBoost，为神经退行性疾病早期筛查提供新型AI工具。

　　随着全球老龄化加剧，阿尔茨海默病(AD)及其前驱阶段轻度认知障碍(MCI)已成为重大公共卫生挑战。这类神经退行性疾病不仅导致进行性认知功能衰退，更给患者家庭和社会经济带来沉重负担。然而，MCI的早期诊断面临两大核心难题：一是传统神经心理学评估存在主观性强、数据变异大等问题；二是常规统计方法难以处理高维异构的流行病学数据。在此背景下，天津中医药大学联合中国农业大学的研究团队创新性地将自然语言处理领域的Transformer架构引入医学预测领域，开发出能同时处理连续型和分类型数据的改进模型，相关成果发表在《BMC Public Health》。

研究团队主要采用三大关键技术：1）基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011-2018年四期纵向数据，经严格质控后纳入10,935名中老年受试者；2）构建改进型Transformer架构，通过独立嵌入层处理分类变量，线性变换层处理连续变量，采用4头注意力机制(Multi-Head Attention)挖掘特征关联；3）使用RMSProp优化器配合余弦退火学习率调度，在150个epoch内完成模型训练。

研究结果显示：

1. 模型性能：在MAE容忍阈值为3.5时预测准确率超过90%，较XGBoost和SVM提升显著。训练损失在20个epoch内快速收敛，表现出优异的学习效率。
2. 数据适应性：独创的浮点数处理机制（V_float=W_fx_float+b_f）使模型能同时处理BMI等连续变量和医疗援助等分类变量。
3. 特征重要性：注意力热图揭示"肾脏疾病"、"医疗援助"和"未来期望"等变量对预测贡献度最高，与临床认知高度吻合。
4. 缺失值处理：采用均值插补法处理缺失数据，经统计验证未改变原始分布特性（如BMI均值从25.50±256.01变为25.58±191.07）。

讨论部分指出，该研究首次证实Transformer在认知障碍预测中的三重优势：1）通过注意力权重实现模型可解释性；2）处理CHARLS等复杂队列数据时展现强大特征提取能力；3）适应中国老年人群特点，如发现心理社会因素("未来期望")与生物标志物同等重要。尽管存在计算资源需求较高、样本地域局限性等问题，但通过云计算平台和持续训练可逐步优化。这项研究为AD早期筛查提供了新范式，其混合数据处理框架也可拓展至其他慢性病预测领域，推动精准公共卫生发展。