基于TabPFN的白癜风肝肾不足证证候诊断模型研究OA

目的基于表格先验拟合网络(TabPFN)算法构建白癜风肝肾不足证的证候诊断模型,为中医证候诊断模型研究提供方法学参考。方法收集中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)、维普中文期刊服务平台(VIP)和古今医案云平台建库至2025年11月1日收录的白癜风相关医案作为训练集,纳入2021年12月-2023年2月于黑龙江中医药大学附属第一医院皮肤科门诊患者病历作为验证集,通过TabPFN算法构建白癜风肝肾不足证证候诊断模型。绘制模型的精确率-召回率(PR)曲线并计算其曲线下面积(AUPRC)作为模型性能的主要评价指标,绘制受试者工作特征曲线(ROC)并计算其曲线下面积(AUC),通过校准曲线和决策曲线分析(DCA)多维度评估模型。采用逻辑回归(Logistic)、多层感知机(MLP)和极端梯度提升(XGBoost)算法构建对照模型,对模型的分类效能进行对比分析。采用模型无关的局部解释(LIME)方法对模型进行可解释性分析。结果共纳入训练集131例,验证集50例。TabPFN模型在训练集和验证集的AUPRC分别为0.806(95%CI:0.698~0.890)和0.760(95%CI:0.570~0.963),在训练集和验证集的AUC分别为0.845(95%CI:0.770~0.910)和0.885(95%CI:0.772~0.971),校准曲线显示模型具有良好的预测精度和稳定的校准能力,DCA显示模型具有较好的临床适用性。Logistic、MLP和XGBoost模型的分类效能弱于TabPFN模型,且存在过拟合风险。特征贡献图显示,腰膝酸软、耳鸣、畏寒肢冷、舌红是对模型影响较大的特征。结论本研究基于TabPFN算法构建的白癜风肝肾不足证证候诊断模型具有一定的临床可用性,可为中医证候诊断模型研究提供方法学参考。