面向运动员监测的无监督多变量生物标志物分析决策支持框架

目的。运动员监测受限于小规模队列、异构的生物标志物尺度、重复抽样的可行性受限，以及缺乏可靠的伤害 Ground Truth。这一局限性降低了传统单变量和二元风险模型的可解释性和实用性。本研究通过提出一种基于无监督方法的框架，用于使用真实数据识别运动员中潜在的生理状态，以应对这些挑战。方法。我们提出了一个模块化的计算框架， operates in the joint biomarker space（联合生物标志物空间中），集成了预处理、临床安全筛查、无监督聚类和基于质心的生理解释。仅使用业余足球运动员在比赛微周期内学习轮廓。通过合成数据增强评估鲁棒性和可扩展性。Ward 层次聚类支持监测和病因学区分，而高斯混合模型（GMM）在高维设置下启用结构稳定性分析。结果。该框架识别出区分机械损伤和代谢应激，同时保持稳态的连贯轮廓。合成数据增强显示在无监督监测通常忽略的潜在静默风险表型检测的可行性。结构分析表明在增强和更高维设置下具有鲁棒性。结论。该框架无需伤害标签，从多变量生物标志物数据中实现可解释的潜在生理状态识别。通过区分机制并揭示传统监测未捕获的静默风险模式，为个性化运动员监测和决策提供可操作的见解。