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全国性EHR数据助力慢性鼻窦炎预测：分层模型提升早期识别能力
慢性鼻窦炎（CRS）是一种常见的异质性炎症性疾病，导致显著的发病率和医疗成本。由于症状与过敏性鼻炎等常见疾病重叠，且表型多样，早期识别极为困难。此前预测研究多依赖单一机构队列，缺乏人群层面的泛化能力。
为解决这一问题，研究团队利用美国国立卫生研究院“All of Us”研究项目的全国性纵向电子健康记录数据，基于患者确诊前两年的病史预测CRS诊断。面对编码EHR数据中特征稀疏和维度极高（约11万个候选编码）的挑战，他们设计了一种混合特征选择流程，结合基于患病率的统计筛选与基于模型的重要性排序，最终将特征压缩至100个可解释的变量。
为了捕捉不同人口群体的异质性，研究针对六个成年性别-生命阶段亚组训练了分层模型，并进行亚组特定的超参数调优。最终框架的整体AUC达到0.8461，较最佳基线提升0.0168。
关键结论：该研究证明了常规收集的EHR数据能够支持具有人群代表性的CRS风险分层，有望在初级保健中实现更早的分诊和转诊优先级排序。论文已被IEEE EMBC 2026接收，共同第一作者为Sicong Chang和Yidan Shen。
