2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B赛题：基于多模态融合的智能诊断解决方案

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2023 年泰迪杯数据挖掘挑战赛 B 赛题聚焦医疗诊断领域，要求参赛者基于患者的多模态数据进行疾病预测。数据集包含三种类型的数据：临床文本记录（如病历描述）、医学影像（如 X 光片）和实验室检查结果（如血常规数值）。这种多模态数据在医疗领域非常常见，但处理起来也面临诸多挑战：

不同模态的数据具有不同的结构和特征，需要设计专门的预处理和特征提取方法
医疗数据通常存在严重的类别不平衡问题，某些罕见疾病的样本数量极少
数据中存在大量专业术语和缩写，需要领域知识才能正确理解
医学影像的分辨率高，直接处理计算成本大

在医疗数据挖掘任务中，传统机器学习方法（如 SVM、随机森林）和深度学习方法各有优劣：

传统方法的优势在于训练速度快、对数据量要求低、模型可解释性强
深度学习方法的优势在于能够自动提取高层次特征，尤其适合处理图像和文本数据

经过对比实验，我们最终选择了 Transformer+CNN 的混合架构，原因如下：

Transformer 擅长处理序列数据（如临床文本），可以捕捉长距离依赖关系
CNN 在图像处理领域表现出色，能够有效提取医学影像的局部特征
混合架构可以充分发挥两种模型的优势，实现多模态数据的有效融合

对于医疗文本数据，我们采用 BERT 模型进行嵌入提取。具体步骤如下：

对原始文本进行分词和标准化处理（如统一大小写、扩展缩写）
使用预训练的中文医疗 BERT 模型获取每个 token 的嵌入
对嵌入序列进行平均池化，得到文本的整体表示

# 文本预处理代码示例
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 加载预训练模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 文本编码
inputs = tokenizer("患者主诉头痛、发热 3 天", return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 获取嵌入表示
text_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 平均池化

我们设计了一个跨模态注意力机制来实现特征融合：

将文本嵌入、图像特征和数值特征映射到同一维度空间
使用注意力机制计算不同模态特征之间的相关性
基于注意力权重进行特征加权融合

完整模型架构包含以下几个关键组件：

文本处理分支：BERT 嵌入 +BiLSTM
图像处理分支：ResNet-50
数值特征处理分支：全连接网络
融合层：跨模态注意力机制
输出层：softmax 分类器

# 模型核心代码片段
class MultiModalModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        # 文本分支
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.text_lstm = nn.LSTM(768, 256, bidirectional=True)

        # 图像分支
        self.image_encoder = resnet50(pretrained=True)
        self.image_fc = nn.Linear(1000, 256)

        # 数值分支
        self.numeric_fc = nn.Sequential(nn.Linear(10, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 256)
        )

        # 融合层
        self.cross_attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=4)

        # 分类器
        self.classifier = nn.Linear(256*3, num_classes)

    def forward(self, text, image, numeric):
        # 文本特征提取
        text_embed = self.text_encoder(**text).last_hidden_state
        text_feat, _ = self.text_lstm(text_embed)

        # 图像特征提取
        image_feat = self.image_encoder(image)
        image_feat = self.image_fc(image_feat)

        # 数值特征提取
        numeric_feat = self.numeric_fc(numeric)

        # 特征融合
        features = torch.stack([text_feat, image_feat, numeric_feat], dim=1)
        attn_output, _ = self.cross_attention(features, features, features)

        # 分类
        output = self.classifier(attn_output.flatten(1))
        return output

我们在验证集上进行了大量实验，主要结果如下：