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临床数据复杂性与质量问题制约医疗分析。研究人员开发高级数据探索与处理工具（ADEPT），集成数据预处理、建模、可视化等功能，采用孤立森林（Isolation Forest）、DBSCAN 等算法。结果显示 AUC 提升超 14%，为临床数据管理提供高效解决方案。
在医疗信息化浪潮中，临床数据正以前所未有的速度爆发式增长。电子健康记录、医学影像、检验报告等多源异构数据如同散落的珍珠，虽蕴含巨大价值，却因数据质量参差不齐、标准不统一、缺失与异常值频发等问题，成为困扰医疗从业者的 “数据迷宫”。如何从杂乱无章的数据中精准提取关键信息，为疾病诊断、治疗方案优化和医学研究提供可靠支撑，成为当下亟待突破的核心挑战。在此背景下，一项由研究人员开展的关于临床数据智能化处理的研究应运而生，其成果发表在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》，为破解临床数据困局带来新曙光。
研究团队开发了名为高级数据探索与处理工具（Advanced Data Exploration and Processing Tool，ADEPT）的创新解决方案。该工具以 Python 3.9.7 为开发语言，整合了数据导入、清洗、特征工程、建模及可视化全流程模块，旨在通过自动化、智能化手段提升临床数据处理的效率与准确性。
研究人员采用了多种关键技术方法。在数据预处理环节，运用标准化方法规范数值型数据，借助孤立森林（Isolation Forest）和密度 - based 聚类算法（DBSCAN）检测异常值，利用 K 近邻算法（KNN）和 MissForest 算法填充缺失值；对于文本特征，通过分词处理后进行基于关键词的分类和 K 均值（K-means）聚类分析。建模层面，集成了梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）、随机森林（Random Forest，RF）、极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGB）、逻辑回归（Logistic Regression，LR）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）五种机器学习模型，并引入动态投票机制优化预测结果。研究选取睾丸生殖细胞癌（Testicular Germ Cell Carcinoma，TGCCD）数据集和流感数据集作为验证样本，前者包含临床、病理及分子特征，用于区分精原细胞瘤与非精原细胞瘤；后者则涉及流感相关数据。
结果
- TGCCD 数据集性能：在针对 TGCCD 数据集的二分类任务中，ADEPT 通过挖掘患者人口学特征、肿瘤分期、组织学类型等多维度数据，有效实现了精原性肿瘤与非精原性肿瘤的区分。结合其先进的数据预处理和建模能力，显著提升了分类模型的预测效能。
- 模型性能提升：综合实验结果表明，ADEPT 使模型的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）提升超 14%，同时精准度、灵敏度和特异度等关键指标均显著改善，充分验证了该工具从复杂临床数据中提取有效信息的能力。
结论与讨论
ADEPT 构建了覆盖数据预处理、特征筛选、建模及可视化的全链条解决方案，其创新点在于将经典算法（如 KNN、RF、GBM 等）与动态投票机制相结合，在提升模型准确性的同时，增强了结果的可解释性。研究证实，该工具能够高效处理临床数据中常见的不准确、不完整问题，为医疗研究提供了可靠的数据基础。在医疗大数据应用面临多重挑战的当下，ADEPT 凭借其免费、易用、高效的特性，为医疗机构和科研人员提供了一款实用工具，有望推动临床数据驱动的精准医疗发展，助力疾病预测、诊断和治疗决策的智能化升级。该研究不仅为临床数据处理提供了新范式，也为人工智能与医疗领域的深度融合开辟了更广阔的应用空间。
