PyTorch框架 + Darts时序分析库‌

基于当前研究进展，推荐使用‌PyTorch框架 + Darts时序分析库‌构建脓毒症休克预测模型，该方案整合了动态时序建模与临床可解释性需求12。以下是具体实施步骤：

一、工具准备（Python环境）

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# 核心工具包 pip install pytorch darts scikit-learn imbalanced-learn shap # 辅助工具包 pip install pandas numpy seaborn joblib

二、实施流程

1. 数据预处理

• ‌数据清洗‌
  对实验室指标（如乳酸值、APTT）采用中位数填充缺失值，生命体征数据（体温/血压）用移动平均法平滑处理13

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  from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='median') # 中位数填充 df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

• ‌时间窗划分‌
  以6小时为预测窗口，构建滑动窗口数据集（窗口长度=24小时，步长=1小时）27

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  from darts import TimeSeries series = TimeSeries.from_dataframe(df_filled, 'timestamp', ['heart_rate', 'lactate'])

2. 特征工程

• ‌关键特征筛选‌
  采用递归特征消除（RFE）与Boruta算法组合策略，筛选出淋巴细胞计数、凝血功能指标等核心预测因子37

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  from sklearn.feature_selection import RFE from boruta import BorutaPy # 组合两种特征选择方法 rfe_selector = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=15) boruta_selector = BorutaPy(RandomForestClassifier(), n_estimators='auto')

• ‌动态特征构造‌
  计算72小时内关键指标的变异系数（CV）与移动平均比（MAR）作为时序特征24

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  df['lactate_CV'] = df['lactate'].rolling(72).std() / df['lactate'].rolling(72).mean()

3. 模型构建

• ‌网络架构‌
  采用Transformer+TCN混合架构，TCN捕捉局部时序模式，Transformer提取全局依赖关系4

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  from darts.models import TCNModel, TransformerModel model = TransformerModel( input_chunk_length=24, # 24小时输入窗口 output_chunk_length=6, # 6小时预测窗口 n_heads=8, dropout=0.2 )

• ‌样本平衡处理‌
  对休克阳性样本采用SMOTE-NC方法生成合成数据36

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  from imblearn.over_sampling import SMOTENC smote = SMOTENC(categorical_features=[0,5], sampling_strategy='minority') X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y)

4. 模型训练

• ‌训练策略‌
  采用迁移学习，先在MIMIC-III数据集预训练，再用本地医院数据微调45

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  model.fit(pretrain_series, epochs=50, verbose=True) # 预训练阶段 model.fit(finetune_series, epochs=20, verbose=True) # 微调阶段

• ‌损失函数优化‌
  设计动态权重交叉熵损失，休克样本权重随预测时间逼近线性增加7

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  class DynamicWeightLoss(nn.Module): def forward(self, pred, target): time_weights = torch.linspace(0.5, 2.0, pred.size(1)) # 时间权重递增 return torch.mean(time_weights * F.binary_cross_entropy(pred, target))

5. 结果解释

• ‌SHAP可视化‌
  生成个体化病例的特征贡献热力图，突出异常指标变化轨迹38

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  import shap explainer = shap.DeepExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], X_test.iloc[0])

三、部署建议

1. ‌实时预测服务‌
   通过TorchServe部署模型API，每15分钟接收一次患者数据流，返回未来6小时休克概率5

2. ‌临床界面集成‌
   开发风险趋势曲线面板，标注关键指标异常时间点与建议干预措施27

该方法在MIMIC-III数据集验证显示，6小时预测窗口的AUC达0.89，灵敏度超过82%48。需注意：实际部署前需通过伦理审查，并建立持续的数据质量监控机制5。