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背景：临床并发症常通过彼此独立的 sigmoid 输出进行预测，即使目标标签源自相互关联的病理生理过程。本文探讨输出层的选择是否应同时反映预测便利性以及并发症之间所假定的生物学结构。其核心前提是，标签依赖机制是关于共病关系的明确假设，而非通用的建模附加项。 方法：在两类临床上截然不同的多标签预测任务中比较了输出头的假设。在 2 型糖尿病（T2D）中，针对肾病、神经病变和视网膜病变评估了六种输出头：独立基线、线性加性、乘性、对称条件随机场（CRF）、残差多层感知机（MLP）以及加性-乘性组合。在心肌梗死（MI）中，针对室性心动过速、心室颤动和房室传导阻滞评估了四种输出头：独立基线、线性加性、乘性和对称 CRF。所有实验在五种训练数据比例和七个独立随机种子下进行，并在每种疾病设定内采用相同的共享骨干网络协议。 结果：在 T2D 中，对称 CRF 表现出最一致的改进模式，在全量数据以及最低的两个数据比例下均排名最高，同时仅增加了 3 个交互参数。在 20% 训练数据条件下，它是唯一一个其总体均值超过独立基线的交互输出头。残差 MLP 尽管具有 123 个交互参数，但在 T2D 的所有数据比例下均低于基线。在 MI 中，各方法的排名随数据比例而变化：乘性输出头在 80% 和 60% 数据下领先，CRF 在 100% 和 20% 数据下领先，而基线在 40% 数据下领先。加性-乘性组合输出头并未提升 T2D 中的稳健性，且在较低数据比例下表现出相对于基线最大的负向偏差。 结论：研究结果支持一种以生物学为指导的输出层设计观点。当一种小型受约束机制的对称性与 T2D 共享的微血管结构相匹配时，其作用最为显著；而 MI 异质性的电生理特征则未产生稳定的优胜者。因此，输出层的选择应被报告并论证为一种关于疾病结构的假设，而不是例行性的超参数决策。
作为归纳偏置的共病结构：比较用于糖尿病和心肌梗死并发症多标签预测的输出头设计 | bioRxiv
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作为归纳偏置的共病结构：比较用于糖尿病和心肌梗死并发症多标签预测的输出头设计
Wilfred Ayine Asumboya， Perfect Kwasi Agbenorhevi， 查看 ORCID 个人资料 Cletus Fiifi Adams， 查看 ORCID 个人资料 Dennis Ayinsune Ayariga， Thaddeus Adjadeh， Shamsudini Adams Ziblim， Samuel Kojo Kwofie
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733068
Wilfred Ayine Asumboya 1 加纳大学基础与应用科学学院； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发布于 2026 年 6 月 23 日。 下载 PDF 电子邮件
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Wilfred Ayine Asumboya， Perfect Kwasi Agbenorhevi， Cletus Fiifi Adams， Dennis Ayinsune Ayariga， Thaddeus Adjadeh， Shamsudini Adams Ziblim， Samuel Kojo Kwofie
bioRxiv 2026.06.18.733068； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733068
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Wilfred Ayine Asumboya， Perfect Kwasi Agbenorhevi， Cletus Fiifi Adams， Dennis Ayinsune Ayariga， Thaddeus Adjadeh， Shamsudini Adams Ziblim， Samuel Kojo Kwofie
bioRxiv 2026.06.18.733068； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733068
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.18.733068v1?rss=1
🏷️ 多标签预测 共病结构 糖尿病并发症 心肌梗死 条件随机场 临床预测建模