基于深度残差网络与邻近加权数据的可信隐私保护型糖尿病早期预测框架

这篇研究提出了一种融合深度残差网络（DRNet）和邻近加权合成过采样技术（ProWSyn）的创新框架，通过解决医疗数据中的类别不平衡问题（采用ProWSyn技术）和梯度消失难题（引入残差连接），显著提升了糖尿病早期预测性能（准确率提升4.54%，Kappa值提高7.69%）。结合可解释AI技术（SHAP/LIME），该框架在保持数据隐私的同时，为临床决策提供了透明化支持，符合医疗AI对可靠性（10-FCV验证）和可解释性的双重需求。

　　

亮点

本研究通过深度残差网络（DRNet）与邻近加权合成过采样（ProWSyn）的协同创新，为糖尿病早期预测树立了新标杆——不仅实现4.54%的准确率跃升，更通过残差连接攻克了深度模型梯度消失的业界难题。

相关研究

现有糖尿病预测研究多聚焦机器学习（ML）与深度学习（DL）技术，但普遍受限于三类瓶颈：1）医疗数据中典型的类别失衡问题；2）传统过采样技术导致的决策边界模糊；3）黑箱模型缺乏临床可解释性。

创新框架

我们构建的三阶段框架包含：

1）数据预处理：采用最小-最大缩放（Min-Max Scaling）标准化特征

2）动态过采样：ProWSyn技术基于样本邻近度权重生成合成数据，避免传统SMOTE的冗余样本问题

3）DRNet架构：跳跃连接（Skip Connection）设计保障32层网络的稳定训练，特征提取能力较传统CNN提升30.43%

实验验证

在Tesla K80 GPU平台上的测试表明：

• 科恩卡帕系数（Cohen’s Kappa）提升7.69%

• 汉明损失（Hamming Loss）降低30%

• 通过弗里德曼检验（Friedman Test）证实模型鲁棒性

可解释性突破

SHAP（沙普利加性解释）与LIME（局部可解释模型）技术双管齐下：

• 全局层面：揭示血糖水平与BMI为TOP2贡献因子

• 局部层面：可视化个体病例的预测依据，辅助临床决策

结论与展望

本框架为医疗AI的负责任发展提供了范式——在保持K80 GPU计算效能的同时，通过可解释技术搭建医患信任桥梁。未来将探索联邦学习（Federated Learning）架构以强化隐私保护。

（注：严格保留原文术语如ProWSyn、10-FCV等中英文对照，技术指标数值采用_{/^{标签规范呈现）}}