143 lines
4.2 KiB
TeX
143 lines
4.2 KiB
TeX
\documentclass[11pt]{ctexart}
|
||
|
||
\usepackage[margin=1in]{geometry}
|
||
\usepackage{amsmath, amssymb}
|
||
\usepackage{booktabs}
|
||
\usepackage{enumitem}
|
||
\usepackage{hyperref}
|
||
|
||
\title{DeepHealth 疾病表达率、器官受累指数与衰弱风险指数}
|
||
\author{}
|
||
\date{}
|
||
|
||
\begin{document}
|
||
|
||
\maketitle
|
||
|
||
\begin{abstract}
|
||
DeepHealth 在查询时刻 \(t\) 输出隐含状态 \(h(t)\),并给出疾病风险函数
|
||
\(p_d(h,\Delta)\)。我们首先定义连续的疾病表达率 \(z_d(t)\):它表示模型认为疾病 \(d\)
|
||
截至 \(t\) 在该个体身上形成或表达了多少,而不是疾病造成的真实损害。基于 \(z_d(t)\),
|
||
本文定义两类指数:器官受累指数和 DeepHealth-HFRS 衰弱风险指数。前者表示器官/系统是否被相关疾病过程累及;
|
||
后者是原版 UK-HFRS 的自然连续化,即用连续疾病表达率替代二值疾病发生状态。
|
||
\end{abstract}
|
||
|
||
\section{疾病表达率}
|
||
|
||
设历史 readout 时间为
|
||
\[
|
||
t_0 < t_1 < \cdots < t_n \le t,\qquad t_{n+1}=t.
|
||
\]
|
||
在区间 \([t_i,t_{i+1}]\) 上,模型给出疾病 \(d\) 的区间风险
|
||
\[
|
||
q_{d,i}(t)=p_d(h(t_i),t_{i+1}-t_i).
|
||
\]
|
||
疾病表达率定义为
|
||
\[
|
||
z_d(t)
|
||
=
|
||
1-\prod_{i=0}^{n}\left[1-q_{d,i}(t)\right].
|
||
\]
|
||
直观上,\(z_d(t)\) 表示“这个病在该个体身上形成或表达了多少”。它不是二值诊断记录,
|
||
因此可以表达同一 ICD 标签下的个体异质性。
|
||
|
||
\section{器官受累指数}
|
||
|
||
器官指数不定义为器官年龄、器官健康储备或器官衰弱,而定义为器官受累指数。设 \(\mathcal{D}_k\)
|
||
是归属于器官/系统 \(k\) 的疾病集合。定义疾病表达强度
|
||
\[
|
||
\Lambda_d(t)=-\log\left[1-z_d(t)\right].
|
||
\]
|
||
当前版本使用等权器官受累定义:
|
||
\[
|
||
O_k(t)
|
||
=
|
||
1-\exp\left(
|
||
-\sum_{d\in\mathcal{D}_k}\Lambda_d(t)
|
||
\right),
|
||
\]
|
||
等价于
|
||
\[
|
||
O_k(t)
|
||
=
|
||
1-
|
||
\prod_{d\in\mathcal{D}_k}
|
||
\left[1-z_d(t)\right].
|
||
\]
|
||
因此 \(O_k(t)\in[0,1]\),表示器官/系统 \(k\) 被至少一个相关疾病过程累及的概率型程度。
|
||
当前所有疾病在同一器官内等权;后续可扩展为带疾病权重的形式:
|
||
\[
|
||
O_k(t)
|
||
=
|
||
1-\exp\left(
|
||
-\sum_{d\in\mathcal{D}_k}\alpha_{k,d}\Lambda_d(t)
|
||
\right).
|
||
\]
|
||
|
||
\section{器官列表}
|
||
|
||
当前器官/系统列表参考器官年龄研究中的 organ-age-inspired systems,并结合 ICD 疾病标签空间调整:
|
||
\begin{center}
|
||
\begin{tabular}{ll}
|
||
\toprule
|
||
ID & 含义 \\
|
||
\midrule
|
||
brain\_neurologic & 脑与神经系统 \\
|
||
heart & 心脏 \\
|
||
artery\_vascular & 动脉与血管系统 \\
|
||
immune & 免疫与感染相关系统 \\
|
||
intestine\_digestive & 肠道与消化系统 \\
|
||
kidney & 肾脏与泌尿系统 \\
|
||
liver & 肝脏 \\
|
||
lung & 肺与呼吸系统 \\
|
||
muscle\_musculoskeletal & 肌肉骨骼系统 \\
|
||
pancreas\_endocrine & 胰腺与内分泌系统 \\
|
||
adipose\_metabolic & 脂肪与代谢系统 \\
|
||
female\_reproductive & 女性生殖系统 \\
|
||
male\_reproductive & 男性生殖系统 \\
|
||
neoplasm & 肿瘤 \\
|
||
\bottomrule
|
||
\end{tabular}
|
||
\end{center}
|
||
肿瘤作为疾病系统单独保留,不强行归入某个单一器官。男女生殖系统单独拆分。
|
||
|
||
\section{DeepHealth-HFRS 衰弱风险指数}
|
||
|
||
原版 UK-HFRS 是二值疾病发生状态的加权和:
|
||
\[
|
||
\operatorname{HFRS}^{\mathrm{obs}}(t)
|
||
=
|
||
\sum_{d\in\mathcal{D}_{\mathrm{HFRS}}}
|
||
w^{\mathrm{HFRS}}_d o_d(t),
|
||
\qquad
|
||
o_d(t)\in\{0,1\}.
|
||
\]
|
||
DeepHealth-HFRS 保留原版 UK-HFRS 权重,只把疾病状态从二值观测替换为连续疾病表达率:
|
||
\[
|
||
\operatorname{HFRS}^{\mathrm{DH}}(t)
|
||
=
|
||
\sum_{d\in\mathcal{D}_{\mathrm{HFRS}}}
|
||
w^{\mathrm{HFRS}}_d z_d(t),
|
||
\qquad
|
||
z_d(t)\in[0,1].
|
||
\]
|
||
因此 DeepHealth-HFRS 仍然可以称为衰弱风险指数;它是原版 HFRS 的自然连续化。
|
||
|
||
\section{当前实现}
|
||
|
||
当前代码只计算历史当前状态,不再使用未来 horizon。每个 landmark age \(t\) 输出:
|
||
\begin{itemize}[leftmargin=*]
|
||
\item 内部疾病表达率 \(z_d(t)\);
|
||
\item 等权器官受累指数 \(O_k(t)\);
|
||
\item DeepHealth-HFRS 衰弱风险指数 \(\operatorname{HFRS}^{\mathrm{DH}}(t)\)。
|
||
\end{itemize}
|
||
输出表使用
|
||
\[
|
||
\texttt{index\_type},\quad
|
||
\texttt{index\_id},\quad
|
||
\texttt{index\_label},\quad
|
||
\texttt{index\_value}.
|
||
\]
|
||
|
||
\end{document}
|