驱动力缺失现象：为何深度序列模型在血糖预测中默认自相关

血糖预测的深度序列模型一直未能利用临床信息丰富的驱动因素——胰岛素、食物和活动——尽管存在明确的生理机制。我们称之为驱动力缺失 (Driver-Blindness)，并通过 $\Delta_{\text{drivers}}$（多变量模型相对于匹配的单变量基线的性能提升）对其进行形式化。在文献中，$\Delta_{\text{drivers}}$ 通常接近零。我们将其归因于三个相互作用的因素：偏好自相关的架构偏差 (C1)、使驱动因素呈噪声和混淆的数据保真度差距 (C2)、以及削弱群体水平模型的生理异质性 (C3)。我们综合了部分缓解驱动力缺失的策略——包括生理特征编码器、因果正则化和个性化——并建议未来工作定期报告 $\Delta_{\text{drivers}}$ 以防止被视为最先进的驱动力缺失模型。