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# DeepHealthNew
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这个目录包含 DeepHealth 的数据准备、数据集、模型、readout 和 loss 代码。当前版本的核心设计是：
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```text
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疾病序列 stream + 统一的额外信息 token stream
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```
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疾病、死亡、checkup 事件仍然保存在事件序列里；性别单独保存在 `basic_info`；其他体检、暴露、生活方式等信息统一整理成 `(type, value, value_kind, time)` token。
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## 数据准备
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运行：
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```bash
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python prepare_data.py
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```
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输入文件：
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- `ukb_data.csv`
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- `field_ids_enriched.csv`
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- `icd10_codes_mod.tsv`
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- `labels.csv`
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输出文件：
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- `ukb_event_data.npy`
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- 形状为 `(N, 3)`
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- 每行是 `(eid, days, label)`
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- 包含疾病、死亡、checkup 事件
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- `ukb_basic_info.csv`
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- index 为 `eid`
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- 当前只保留 `sex`
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- `ukb_other_info.npy`
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- 形状为 `(M, 5)`
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- 每行是：
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```text
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(eid, type, value, value_kind, time)
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```
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- `type=0` 预留给 padding
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- `value_kind=1` 表示连续变量
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- `value_kind=2` 表示分类变量
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- 缺失值不会生成 token
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- 当前 UKB 额外信息只有一个时间点，所以 `time` 暂时都是 `date_of_assessment`
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- `cate_types.csv`
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- 分类变量元信息
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- 字段：
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```text
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type,name,n_categories
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```
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- `ukb_other_info.npy` 里的分类 value 是变量内部的局部 id；global category id 在 dataset 中根据实验选择的变量动态计算。
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## Dataset
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`dataset.py` 提供两个 dataset：
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- `NextStepHealthDataset`
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- 用于 next-token / next-time-point 监督
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- 对应 `Delphi2MLoss` 和 `UniqueTimeSetExponentialLoss`
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- `AllFutureHealthDataset`
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- 用于 query-conditioned all-future 监督
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- 对应 `ExponentialLoss`、`WeibullLoss`、`MixedLoss`
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为了兼容旧训练入口：
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```python
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HealthDataset = NextStepHealthDataset
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collate_fn = next_step_collate_fn
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```
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all-future 训练入口会显式使用 `AllFutureHealthDataset` 和 `all_future_collate_fn`。
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dataset 会输出：
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```python
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event_seq
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time_seq
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padding_mask
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sex
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other_type
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other_value
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other_value_kind
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other_time
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```
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其中 `other_type=0` 表示 padding，不额外传 other-token mask。
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可以通过 `extra_info_types` 选择纳入哪些额外信息变量：
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```python
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dataset = NextStepHealthDataset(extra_info_types=[1, 3, 7])
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```
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如果不传，则使用全部可用 other-info type。
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dataset 会暴露模型初始化需要的元信息：
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```python
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dataset.n_types
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dataset.n_cont_types
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dataset.n_categories
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dataset.cont_type_ids
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dataset.vocab_size
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```
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## 模型
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模型主体定义在 `models.py`，通用网络模块定义在 `backbones.py`。
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### OtherInfoTokenizer
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`DeepHealth` 内部的 `OtherInfoTokenizer` 编码统一的 other-info token：
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```python
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other_type # (B, K)
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other_value # (B, K)
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other_value_kind # (B, K)
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other_time # (B, K)
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```
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连续值使用 `TokenAutoDiscretization`：
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```text
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type_id -> continuous type index -> soft bin embedding
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```
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分类值使用 dataset 动态计算后的 global category id：
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```text
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selected type offsets + local category id
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```
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主序列内部保留展开的单个 extra-info token；疾病 token 因此可以直接关注到每个额外信息变量。只有在 next-token 训练需要把 extra-info 位置接入 readout/loss 时，同一患者、同一 `other_time` 的 extra hidden 才会被池化成一个监督用 token。默认池化方式是平均池化：
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```bash
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--extra_pool_reduce mean
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```
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也可以设为 `sum`。池化后，每个 extra-info 时间点最多产生一个用于预测和 loss 的 readout token。
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### DeepHealth
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`DeepHealth` 的统一路径是：
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```text
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disease tokens + expanded extra-info tokens
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-> temporal backbone
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-> risk head
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```
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extra-info 不再通过独立的 `BaselineEncoder` 或 `CrossAttention` 注入；它们作为主序列 token 直接参与同一个 temporal transformer。相对时间模式下，主序列内所有 token 共用 `TimeRoPE` 和 `GaussianRBFTimeBasis`。
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两种目标模式的读出语义不同：
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- `next_token`
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- 模型内部序列包含 disease tokens 和展开的单个 extra-info tokens
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- 默认 Tensor 返回值仍只返回 disease token hidden，形状为 `(B, L, D)`，兼容评估和旧调用
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- 训练时使用 `return_output=True`；此时同一 `other_time` 的 extra hidden 会在读出端池化，pooled extra readout tokens 也会产生 logits，并在有未来 disease target 时参与 prediction/loss 监督
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- next-token 模式下 `risk_head.weight` 与 `token_embedding.weight` 使用 weight tying
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- `all_future`
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- 在合并后的主序列末尾拼接一个 query token
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- query token 的时间是 `t_query`
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- 只读出最后一个 query hidden，形状为 `(B, D)`
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- 展开的 extra-info tokens 只作为 query 的上下文输入，不单独读出、不参与 loss 监督
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- all-future 模式不使用 weight tying
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如果需要拿到完整 next-token 输出，可使用结构化返回：
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```python
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out = model(..., target_mode="next_token", return_output=True)
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out.hidden # disease tokens + pooled extra-info readout tokens
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out.time_seq # 与 hidden 对齐的时间
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out.padding_mask # 与 hidden 对齐的有效位置
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out.event_len # 原 disease token 长度
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```
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模型初始化示例：
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```python
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model = DeepHealth(
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vocab_size=dataset.vocab_size,
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n_embd=120,
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n_head=10,
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n_hist_layer=12,
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n_tab_layer=4, # 兼容旧配置；当前不再创建独立 tabular transformer
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n_types=dataset.n_types,
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n_cont_types=dataset.n_cont_types,
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n_categories=dataset.n_categories,
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cont_type_ids=dataset.cont_type_ids,
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extra_pool_reduce="mean",
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)
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```
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## Loss
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`losses.py` 中保留：
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next-token 监督：
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- `Delphi2MLoss`
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- `UniqueTimeSetExponentialLoss`
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next-token 训练中，模型会请求 `return_output=True`，因此 loss 的预测位置包括：
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- 原 disease token readout 位置
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- 同一时间点 extra hidden 池化后的 pooled extra-info readout token
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pooled extra-info readout token 的监督目标在训练时动态构造：对 pooled extra-info readout token 的时间 `t`，寻找该患者 `t` 之后的下一个 disease 事件时间；`delphi2m` 使用第一个未来事件作为 next-token target，`uts` 使用下一唯一时间点上的事件集合做 multi-hot target。若该 extra-info 时间点之后没有未来 disease target，则该位置不参与 loss。
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all-future / query-conditioned 监督：
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- `ExponentialLoss`
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- `WeibullLoss`
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- `MixedLoss`
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all-future 训练只读出 `t_query` 对应的 query hidden。展开的 extra-info tokens 作为主序列上下文输入，但不会被单独读出，也不会被纳入 loss 监督。
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`UniqueTimeSetExponentialLoss` 的 observed term 固定使用 sum reduction，不再暴露旧的 `observed_reduction` 参数。
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## 训练
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当前提供两类训练入口：
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- `train_next_step.py`
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- 使用 `NextStepHealthDataset`
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- `--target_mode delphi2m` 默认搭配 `Delphi2MLoss` + `token` readout
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- `--target_mode uts` 默认搭配 `UniqueTimeSetExponentialLoss` + `same_time_group_end` readout
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- 当前 next-token 训练只支持 exponential time loss
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- 展开的 extra-info tokens 进入主序列；读出端 pooled extra-info tokens 会加入 prediction/loss 监督
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- `train_all_future.py`
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- 使用 `AllFutureHealthDataset`
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- 不使用 readout，直接对 query hidden 计算风险
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- `--dist_mode exponential/weibull/mixed` 分别搭配 `ExponentialLoss`、`WeibullLoss`、`MixedLoss`
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- 展开的 extra-info tokens 只作为 query 上下文，不单独监督
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当前 `train_next_step.py` / `train_all_future.py` 支持所有已有训练目标定义的组合：
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| 训练模式 | 时间模式 | 分布/监督 | 默认 loss/readout |
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| --- | --- | --- | --- |
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| `next_token` | `relative`, `absolute` | `target_mode=delphi2m`, `dist_mode=exponential` | `Delphi2MLoss` + `token` |
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| `next_token` | `relative`, `absolute` | `target_mode=uts`, `dist_mode=exponential` | `UniqueTimeSetExponentialLoss` + `same_time_group_end` |
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| `all_future` | `relative`, `absolute` | `dist_mode=exponential` | `ExponentialLoss`，无 readout |
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| `all_future` | `relative`, `absolute` | `dist_mode=weibull` | `WeibullLoss`，无 readout |
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| `all_future` | `relative`, `absolute` | `dist_mode=mixed` | `MixedLoss`，无 readout |
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示例：
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```bash
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python train_next_step.py \
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--data_prefix ukb \
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--labels_file labels.csv \
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--target_mode uts \
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--n_embd 120 \
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--n_head 10 \
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--n_hist_layer 12 \
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--n_tab_layer 4 \
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--extra_pool_reduce mean
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```
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all-future 示例：
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```bash
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python train_all_future.py \
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||
--data_prefix ukb \
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--labels_file labels.csv \
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||
--dist_mode weibull \
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||
--time_mode relative \
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--extra_pool_reduce mean
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||
```
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选择额外信息变量：
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```bash
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python train_next_step.py --extra_info_types_file extra_info_types_smoking_alcohol_bmi.txt
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```
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||
`train_next_step.py` / `train_all_future.py` 只接受 `--extra_info_types_file` 指定变量列表，不接受在 CLI 里直接输入 type id。文件可以每行一个 type id，也可以带 `#` 注释；如果不传 `--extra_info_types_file`，默认使用全部 other-info type。
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训练输出的 `train_config.json` 会记录：
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- `extra_info_types_file`：训练时使用的列表文件名
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- `extra_info_types`：解析后的实际 type id 列表，用于评估脚本复现变量选择
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- `extra_pool_reduce`：同一 `other_time` 的 extra-info tokens 池化方式，默认为 `mean`
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||
- `model_target_mode`、`time_mode`、`dist_mode`、`dataset_class`、`collate_fn`、`resolved_loss_name`：用于评估脚本重建模型和输入方式
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## 评估 AUC
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当前提供两个 AUC 评估入口，二者都已适配新的 `DeepHealth` 模型和统一的 other-info token 输入；AUC 的 DeLong 计算、病例/对照筛选和分层聚合逻辑保持原评估脚本口径。
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评估脚本默认使用常规 Tensor 返回值：next-token checkpoint 只缓存 disease token/readout 位置的 hidden；all-future checkpoint 只缓存 `t_query` query hidden。训练中额外加入监督的 pooled extra-info readout tokens 不作为 AUC 评估位置单独输出。
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### `evaluate_auc.py`
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`evaluate_auc.py` 评估的是 **next-step / token-level 预测位置上的疾病 AUC**。
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查询方式由 `train_config.json` 中的 `model_target_mode` 决定：
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- `model_target_mode="next_token"`：使用训练 readout 对应的历史 token hidden 作为预测点。
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- `model_target_mode="all_future"`：不使用 readout token，直接把每个预测点年龄作为 `t_query` 传入模型，取 query hidden 作为预测点。
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核心流程：
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- 按训练配置重新构建 `HealthDataset` 和 `DeepHealth`。
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- 对评估 split 中的患者做模型推理，缓存每个预测点的 hidden。
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- 对疾病 token 分块投影到 `risk_head`，避免一次性保存全词表 logits。
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- AUC score 使用疾病对应的 eta/logit 排序分数；`dist_mode` 只用于正确构建模型，不会把分数转换成 horizon-specific risk probability。
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- 对每个疾病、性别、年龄段、prediction offset 分别计算 AUC。
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- 输出未池化分层结果和按疾病汇总后的结果。
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典型用法：
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```bash
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python evaluate_auc.py \
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--run_path runs/your_run_dir \
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--eval_split test \
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--offsets 0.1,1,5,10
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```
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主要输出：
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- `df_auc_unpooled.csv`
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- 疾病 token 在 sex、age bracket、offset 分层下的 AUC。
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- `df_both.csv`
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- 按疾病 token 和 offset 聚合后的 AUC。
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适合回答的问题：
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- “模型在历史序列中的某个预测 token 上，提前 offset 年预测未来疾病的区分能力如何？”
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- “不同年龄段、性别、提前量下，next-step 训练模型的疾病预测 AUC 如何？”
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### `evaluate_auc_v2.py`
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`evaluate_auc_v2.py` 评估的是 **landmark fixed-horizon incident disease AUC**。
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它不是使用已有序列中的普通 readout 位置，而是在指定 landmark age 构造一个 landmark query，然后评估该 landmark 后固定 horizon 内是否发生 incident disease。
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查询方式由 `train_config.json` 中的 `model_target_mode` 决定：
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- `model_target_mode="next_token"`：在 landmark age 人工插入一个 `<NO_EVENT>` token，取该 token 的 hidden 做风险分数。
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- `model_target_mode="all_future"`：不插入 `<NO_EVENT>`，直接把 landmark age 作为 `t_query` 传入模型，取 query hidden 做风险分数。
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核心流程：
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- 为每个患者和 landmark age 构造 landmark query 样本。
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- 根据模型模式插入 `<NO_EVENT>` token 或直接传 `t_query`，取 landmark/query hidden。
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- 对疾病 token 分块投影到 `risk_head`；`score_mode="risk"` 时会根据 `dist_mode` 把线性输出转换为固定 horizon 风险概率。
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- 分布转换规则与 all-future 训练损失一致：`exponential` 使用 `1 - exp(-rate * horizon)`；`weibull` 使用 `1 - exp(-rate * horizon ** rho)`；`mixed` 中普通疾病使用 exponential，死亡 endpoint 使用 Weibull death rho。
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- `score_mode="eta"` 是诊断用排序分数，不使用 `rho`，因此不区分不同分布的风险曲线。
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- 按疾病、性别、landmark age、horizon 计算 incident disease AUC。
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- 可选择排除 horizon 内先于目标疾病发生的死亡竞争风险。
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典型用法：
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```bash
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||
python evaluate_auc_v2.py \
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--run_path runs/your_run_dir \
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--eval_split test \
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--landmark_start 40 \
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--landmark_stop 80 \
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--landmark_step 5 \
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--horizons 1,5,10
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||
```
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||
主要输出：
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- `df_auc_landmark_unpooled.csv`
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||
- 疾病 token 在 sex、landmark age、horizon 分层下的 AUC。
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- `df_auc_landmark.csv`
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||
- 按疾病 token 和 horizon 聚合后的 landmark AUC。
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适合回答的问题：
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- “一个人在 40/45/50/... 岁这个固定年龄点，如果此前未患某病，未来 1/5/10 年内发生该病的风险区分能力如何？”
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||
- “模型能否作为 landmark risk prediction 模型使用？”
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### 两者区别
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| 项目 | `evaluate_auc.py` | `evaluate_auc_v2.py` |
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| --- | --- | --- |
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| 评估口径 | next-step/token-level 预测点 | landmark fixed-horizon incident risk |
|
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| 查询位置 | next-token 用满足 offset 条件的最新 readout token；all-future 直接用该预测点年龄作为 `t_query` | next-token 用人工插入的 `<NO_EVENT>` landmark token；all-future 直接用 `t_query` |
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||
| 时间参数 | `offsets`：预测点至少早于目标事件多少年 | `landmark_*` 和 `horizons`：固定年龄点与未来窗口 |
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||
| score 与分布 | 使用 eta/logit 排序分数；不按 `dist_mode` 转换风险概率 | `score_mode="risk"` 按 `dist_mode` 区分 exponential / Weibull / mixed；`score_mode="eta"` 不区分分布 |
|
||
| 病例定义 | target table 中出现目标疾病的患者/事件 | landmark 后 horizon 内首次发生目标疾病 |
|
||
| 对照定义 | 从未出现该疾病的患者的 eligible target occurrence | landmark 时未患病，且 horizon 内未发病并有足够随访 |
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||
| 分层 | sex + age bracket + offset | sex + landmark age + horizon |
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||
| 输出文件 | `df_auc_unpooled.csv`, `df_both.csv` | `df_auc_landmark_unpooled.csv`, `df_auc_landmark.csv` |
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| 适用问题 | 提前若干年预测未来目标事件的 token-level AUC | 固定年龄点未来固定年限 incident disease risk AUC |
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简单选择：
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- 想复现/延续旧的 next-token Delphi 风格 AUC：用 `evaluate_auc.py`。
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- 想做临床上更像 “某年龄点未来 N 年发病风险” 的 landmark AUC：用 `evaluate_auc_v2.py`。
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## 主要文件
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- `prepare_data.py`
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- UKB 原始数据到模型输入文件的 ETL
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- `dataset.py`
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- next-step 和 all-future dataset
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- 动态选择 other-info type
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- 动态计算 categorical global id
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- `models.py`
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- `DeepHealth`
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- `DeepHealthOutput`
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- `OtherInfoTokenizer`
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- `backbones.py`
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||
- `TimeRoPE`
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||
- `GaussianRBFTimeBasis`
|
||
- `TemporalAttention`
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||
- `GPTBlock`
|
||
- `TokenAutoDiscretization`
|
||
- `AgeSinusoidalEncoding`
|
||
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||
- `losses.py`
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||
- next-token 和 all-future losses
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||
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||
- `readouts.py`
|
||
- token readout
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||
- same-time group readout
|
||
- last-valid readout
|
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- `evaluate_auc.py`
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||
- next-step/token-level 疾病 AUC 评估
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- 使用 prediction offset、sex、age bracket 分层
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||
- next-token 模型使用 readout hidden；all-future 模型使用 `t_query` hidden
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||
- score 是疾病 eta/logit，不按分布转换为固定 horizon 风险概率
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- `evaluate_auc_v2.py`
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- landmark fixed-horizon incident disease AUC 评估
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||
- next-token 模型通过插入 `<NO_EVENT>` landmark token 查询固定年龄点风险
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- all-future 模型直接通过 `t_query` 查询固定年龄点风险
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||
- `score_mode="risk"` 按 exponential / Weibull / mixed 分布计算固定 horizon 风险
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