一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法

张雅楠; 张琳琳; 郭渊博; 毕雪华; 赵楷

doi:10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.04.26.0001

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一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法

智能建模与工程计算专题 | 更新时间：2026-02-07

- 一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法
- A Data Multiple Imputation Method for Mortality Prediction in Patients with Heart Failure
- 新疆大学学报（自然科学版中英文） 2026年43卷第1期页码：61-69
- 作者机构：
  
  1.新疆大学软件学院，新疆乌鲁木齐 830091
  2.新疆大学网络与信息技术中心，新疆乌鲁木齐 830046
  3.新疆医科大学医学工程与技术学院，新疆乌鲁木齐 830054
  4.新疆大学计算机科学与技术学院，新疆乌鲁木齐 830017
- 作者简介：
  
  张雅楠（2000—），女，硕士生，从事医学信息处理的研究，E-mail：107552305024@stu.xju.edu.cn．
  赵楷（1976—），男，博士，副教授，主要从事海量数据分析处理及其应用、可信人工智能系统、软件和系统安全及生物信息处理的研究，E-mail：zhawkk@xju.edu.cn．
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金“面向新疆棉花全产业链的数据要素权属确定关键技术研究”(62366052);新疆维吾尔自治区创新环境（人才、基地）建设专项（自然科学基金）联合基金“基于语义挖掘的大学生心理健康分析关键技术研究”(2022D01C427);“基于大模型微调和检索增强生成的高原病智能问答模型研究”(2024D01C126);四川省联合基金“高效区块链溯源与复杂查询技术研究”(25QYCX0103);省部共建中亚高发病成因与防治国家重点实验室开放课题“基于医学人工智能的心衰疾病进展模式的探究”(SKL-HIDCA-2022-23)
- DOI：10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.04.26.0001
  中图分类号： R541.6;TP183
- 收稿：2025-04-26，
  
  修回：2025-11-14，
  
  录用：2025-11-16，
  
  纸质出版：2026-01-25
- 稿件说明：
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张雅楠，张琳琳，郭渊博，毕雪华，赵楷．一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（1）：61-69．

Zhang Yanan，Zhang Linlin，Guo Yuanbo，Bi Xuehua，Zhao Kai. A Data Multiple Imputation Method for Mortality Prediction in Patients with Heart Failure[J]. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(1)：61-69.
张雅楠，张琳琳，郭渊博，毕雪华，赵楷．一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（1）：61-69． DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.04.26.0001.

Zhang Yanan，Zhang Linlin，Guo Yuanbo，Bi Xuehua，Zhao Kai. A Data Multiple Imputation Method for Mortality Prediction in Patients with Heart Failure[J]. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(1)：61-69. DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.04.26.0001.

摘要

针对真实数据采集机制不完善致使数据缺失、现有方法对临床特征表示不足导致模型性能受限问题，本文提出一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法（Self-attention and Generative adversarial network based Mortality Prediction， SGMP）．首先，针对临床特征在变分自编码器（Variational Autoencoder， VAE）的潜在空间中结合自注意力机制动态融合多组候选估计值，并结合生成对抗网络（Generative Adversarial Network， GAN）的对抗训练策略优化表征学习能力．然后，根据掩码矩阵有效获取候选估计结果，实现缺失数据多重插补．最后，采用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique， SMOTE）进行数据增强，使用多层感知机（Multilayer Perceptron， MLP）实现死亡率预测．基于新疆某三甲医院心衰患者数据进行验证，结果表明：死亡率预测任务中，相比其他模型，SGMP在多个指标上有明显提升，受试者工作特征曲线下面积达到0.902．

Abstract

Aiming at the problem that the imperfect data collection mechanism of diagnosis and treatment leads to data loss and the poor quality of existing network feature extraction leads to the limited performance of clinical prediction models

a data multiple imputation method (Self-attention and Generative adversarial network based Mortality Prediction

SGMP) for mortality prediction of patients with heart failure is proposed. Firstly

the self-attention mechanism is used to dynamically fuse multiple sets of candidate estimates in the potential space of the variational autoencoder (VAE)

and the adversarial training strategy of the generative adversarial network (GAN) is introduced to optimize the representation learning ability. Then

the candidate estimation results are effectively obtained according to the mask matrix

and the multiple interpolation of missing data is realized. Finally

the synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is used to enhance the data

and the multilayer perceptron (MLP) is used to predict the mortality rate. Based on the diagnosis and treatment data of heart failure patients in a tertiary hospital in Xinjiang

the results show that: in the mortality prediction task

SGMP has significantly improved in multiple indicators compared with other models

and the area under the receiver operating characteristic curve reaches 0.902.

关键词

Keywords

references

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