深度学习与统计模型在糖尿病负担预测中的较量：基于Transformer-VAE的创新框架与实证分析

本研究针对糖尿病负担预测中数据质量与计算复杂度的双重挑战，创新性地将Transformer与变分自编码器(VAE)结合，系统比较了Transformer-VAE、LSTM、GRU和ARIMA模型的性能。结果表明Transformer-VAE在MAE(0.425)和RMSE(0.501)指标上显著优于传统模型(p<0.01)，尤其在处理噪声和缺失数据时展现更强鲁棒性，为公共卫生决策提供了高精度预测工具。

　　

糖尿病正以惊人的速度席卷全球，世界卫生组织预测到2030年它将成为第七大死亡原因，每年造成的经济损失将超过2.5万亿美元。面对这一严峻形势，传统的ARIMA等统计模型在捕捉糖尿病发展的复杂非线性关系时显得力不从心，而深度学习模型虽表现出色，却常受限于计算成本和数据质量问题。在这一背景下，设拉子理工大学计算机工程与信息技术系的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项开创性研究，通过融合Transformer架构与变分自编码器(VAE)，建立了糖尿病负担预测的新范式。

研究团队采用了四种代表性模型进行系统对比：创新的Transformer-VAE、经典的LSTM和GRU神经网络，以及作为基准的ARIMA统计模型。利用全球疾病负担(GBD)1990-2021年的年度数据，重点分析了残疾调整生命年(DALYs)、死亡率和患病率三大指标。研究特别设计了噪声注入和缺失数据模拟实验，通过MAE和RMSE指标量化性能，并采用ANOVA和Tukey检验进行统计验证。

模型性能方面，Transformer-VAE展现出压倒性优势。如图3所示，在DALYs预测中，其MAE(0.425)较LSTM降低32%，较ARIMA降低51%。图4显示的RMSE结果进一步证实了这一优势，特别是在处理长期依赖关系时，Transformer-VAE的误差波动显著小于其他模型。这种优势在高低收入国家的对比中尤为明显，如图5所示，模型能准确捕捉不同经济发展水平地区的疾病负担差异。

鲁棒性测试揭示了更深层的发现。如图7所示，当数据缺失率达到20%时，Transformer-VAE的误差增幅仅为12%，远低于LSTM(29%)和GRU(34%)。图6的残差分析则显示，在噪声干扰下Transformer-VAE保持稳定的预测能力，这得益于VAE模块的潜在空间表征学习能力。值得注意的是，如表3所示，模型在WHO外部数据集验证中MAE保持在0.581-0.632%之间，证实了其泛化能力。

然而研究也揭示了应用瓶颈。如图9所示，Transformer-VAE的训练时间是GRU的3.7倍，内存占用达4.2GB，这对资源有限的医疗机构构成挑战。相比之下，GRU展现出较好的计算效率，但其预测精度与LSTM的差异未达统计学显著水平(p>0.05)。

这项研究为糖尿病负担预测建立了新的技术标准。Transformer-VAE的创新之处在于：通过VAE的潜在变量z=z_mean+exp(0.5·z_{log_var})·ε处理数据缺失，结合Transformer的多头注意力机制捕捉长期依赖，实现了预测精度与鲁棒性的双重突破。研究不仅证实了深度学习在公共卫生预测中的优越性，更通过详实的收入分层分析，为差异化防控策略提供了数据支撑。未来研究可探索模型压缩技术和混合建模方法，以平衡计算成本与预测性能，推动AI在公共卫生领域的实际应用。