基于K-means遗传算法与集成学习的多囊卵巢综合征精准诊断模型研究

为解决多囊卵巢综合征(PCOS)早期诊断难题，研究人员开发了融合K-means聚类与遗传算法(KM-GA)的特征选择模型，结合随机子空间自举聚合集成(RSBE)分类器，在541例临床数据中实现98%的准确率，为开发低成本硬件诊断工具提供了新思路。

　　

多囊卵巢综合征(PCOS)作为育龄女性最常见的内分泌疾病，不仅导致不孕、月经紊乱等生殖问题，更与糖尿病、心血管疾病等重大健康风险密切相关。然而现有诊断方法面临双重困境：超声检查成本高昂且依赖操作者经验，而常规临床指标诊断准确率不足50%。更棘手的是，PCOS症状异质性强，从体毛增多到代谢异常表现不一，使得早期识别如同"大海捞针"。在这个背景下，开发高效低成本的自动化诊断系统成为全球生殖健康领域亟待突破的课题。

来自的研究团队在《Intelligence-Based Medicine》发表创新成果，通过融合无监督学习与进化算法，构建了名为KM-GA的特征选择引擎，结合自主设计的随机子空间自举聚合集成(RSBE)分类器，在公开临床数据集上实现了98%的准确率，显著优于现有方法。研究采用Kaggle提供的541例印度女性临床数据，包含41项生化与体测指标。关键技术包括：(1)K-means聚类与遗传算法联用特征筛选；(2)基于加权投票机制的RSBE集成框架；(3)10折交叉验证与Wilcoxon检验的严格评估体系。

研究结果方面，"PCOS时间序列数据集"章节显示预处理后保留42个特征，样本量538例。"方法论"部分揭示K-means以city block距离、k=2的参数配置最优，而遗传算法在种群50-100、KNN-3适应度函数时筛选出7个关键特征。"遗传算法诊断结果"显示特征组合（快餐摄入、体毛等级等）取得89.98%准确率；而"K-means诊断结果"证实卵泡数量等6个特征使RSBE准确率提升至95.68%。创新性的"K-means与遗传算法整合"实验表明，特征集并集(∪)操作使准确率跃升至99%。"与个体分类器对比"数据显示RSBE显著优于SVM(88.72%)等传统算法(p<0.01)，"SHAP分析"则揭示身高、孕酮等指标的诊断权重。

这项研究的突破性在于：其一，KM-GA模型首次实现临床指标的科学降维，将诊断特征从41项精简至6-7项；其二，RSBE集成策略通过动态加权机制融合7种子分类器，有效解决了单一模型偏差问题；其三，研究证实数学集合运算(∪)能显著提升特征组合效能，为生物医学特征工程提供了新范式。相比文献报道的92%最高准确率，本研究将性能提升6个百分点，且所需特征量减少50%。这些发现不仅为开发便携式诊断设备奠定了算法基础，更开创了混合智能算法在生殖内分泌领域应用的先河。未来研究可进一步验证模型在不同人种中的普适性，并探索与超声图像的跨模态融合策略。