一种糖尿病预测和可解释性分析方法以及计算机程序产品

本发明公开了一种糖尿病预测和可解释性分析方法以及计算机程序产品，属于医疗信息学技术领域，包括：构建样本数据集；构建特征自注意力模块的数学模型；构建融合特征自注意力模块的改进残差网络模型；利用改进残差网络模型对样本数据进行糖尿病风险预测；使用SHAP模型计算每个输入特征向量的SHAP值，评估输入特征向量对模型输出的边际贡献；生成SHAP值的可视化摘要图，展示各个特征对预测结果的具体影响。本发明融合自注意力机制和深度残差思想，显著提升了RAC模型的预测性能。通过引入SHAP特征分析，量化各特征对预测的贡献，增强了模型的可解释性，能够为糖尿病预测提供系统性评估。