基于混合序列网络模型与学习方法的慢性肾脏病建模研究

来自各地的研究人员针对慢性肾脏病(CKD)复杂病理机制难以精准建模的问题，开展了混合序列网络模型与机器学习方法融合的研究。该研究通过整合临床时序数据与生物特征参数，构建了高性能预测模型，准确率显著提升（AUC>0.92），为CKD早期诊断和动态风险评估提供了新范式，对推进肾脏病精准医疗具有重要意义。

　　

通过融合深度学习与传统序列分析方法，本研究构建了一种新型混合神经网络架构用于慢性肾脏病(Chronic Kidney Disease, CKD)进展建模。该模型整合患者纵向电子健康记录(EHRs)与多组学数据，采用门控循环单元(GRU)捕捉时序依赖特征，结合注意力机制量化关键临床指标(如肾小球滤过率eGFR、尿蛋白肌酐比UACR)的动态影响。实验证明该模型在风险分层(risk stratification)和预后预测(prognostic prediction)方面显著优于传统统计方法（P<0.01），尤其对糖尿病肾病(Diabetic Nephropathy, DN)和高血压肾硬化(hypertensive nephrosclerosis)亚型具有特异性识别能力。模型首次揭示了TGF-β/Smad信号通路激活程度与肾功能衰退速率间的非线性关联，为靶向治疗提供新视角。技术亮点包括采用对抗性训练(adversarial training)增强数据鲁棒性，以及通过Shapley值解释模型决策逻辑，验证了血清肌酐(SCr)和胱抑素C(CysC)作为核心预测生物标志物的可靠性。