基于CNN-Transformer-WOA混合模型与XGBoost-SHAP特征选择的心肌梗死患者心律失常风险预测研究

本研究针对急性心肌梗死(AMI)患者心律失常预测准确率低、临床适用性差的问题，提出了一种集成卷积神经网络(CNN)、Transformer和鲸鱼优化算法(WOA)的混合模型，结合XGBoost-SHAP两阶段特征选择技术。研究团队通过2084例患者数据的10折交叉验证证实，该模型准确率达92.4%、AUC-ROC为0.96，显著优于传统机器学习方法(p<0.01)，为临床决策支持系统提供了实时、可解释的风险分层工具。

　　

哈尔滨医科大学附属第一医院的研究团队在《BMC Medical Informatics and Decision Making》发表了一项突破性研究，为解决急性心肌梗死(AMI)患者心律失常这一致命并发症的早期预测难题提供了创新解决方案。据统计，30-40%的AMI患者住院期间会发生心律失常，导致死亡率显著升高，但传统依赖心电图(ECG)和生物标志物的方法存在实时性差、依赖人工判读等局限。

研究团队开发了名为CNN-Transformer-WOA的混合模型，巧妙结合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖建模优势，并引入鲸鱼优化算法(WOA)实现超参数自动调优。通过XGBoost结合SHAP值的两阶段特征选择，从45个临床变量中筛选出年龄、P-R间期等10个关键预测因子。该研究采用2084例AMI患者的回顾性队列数据，通过分层10折交叉验证证实，模型准确率达92.4%，AUC-ROC为0.96，F1-score为0.91，推理延迟低于8毫秒/例。

关键技术方法包括：1) 从中国北方某医院2014-2019年2084例AMI患者中采集45维临床数据；2) XGBoost-SHAP两阶段特征选择确定Top10预测因子；3) 构建CNN-Transformer混合架构，CNN(卷积核大小3)提取局部特征，Transformer(2个注意力头)建模全局关系；4) WOA优化学习率(0.0001-0.01)和批量大小(16-128)等超参数。

【数据预处理与特征选择】

通过Z-score标准化和标签编码处理45个临床变量，采用分层10折交叉验证防止数据泄露。XGBoost-SHAP分析显示年龄、P-R间期和心室壁运动异常最具预测价值，最终筛选出10个关键特征构成模型输入。

【CNN-Transformer-WOA模型架构】

模型采用序列式集成：CNN模块(ReLU激活+最大池化)处理局部特征，Transformer模块(层归一化+残差连接)捕获长程依赖，WOA在10代内优化得到最佳学习率0.0032和批量大小32。

【实验结果】

在全部评估指标上显著优于12种基线模型(p<0.01)，AUC-ROC比次优模型CNN-LSTM提高0.03。注意力热图分析显示肌钙蛋白I(TNI)和心室壁运动异常权重最高，与临床认知一致。

【计算效率】

在RTX 3080 GPU上完成10折交叉验证耗时57分钟，模型大小38MB，单例推理时间3.6毫秒，满足临床实时需求。

该研究首次实现了CNN-Transformer在心律失常预测中的深度整合，通过WOA优化克服了传统调参方法易陷局部最优的问题。SHAP解释性分析与注意力可视化增强了临床可信度，为AMI患者提供了兼具高精度(92.4%)与高时效性(<8ms)的决策支持工具。未来需通过多中心研究进一步验证泛化能力，但其现有表现已展现出改变临床实践的巨大潜力。