作者：齐星伦，杨大干，浙江大学医学院附属第一医院检验科
临床实验室拥有多维度、多模态的检验大数据，对疾病诊断、治疗监测和预后判断至关重要。然而，传统的数据分析方法，难以挖掘蕴藏在数据中潜在的诊断与预测信息，限制了检验医学价值的深度开发。新一代信息技术的发展，为检验领域提供了新方法和新模式。如大型语言模型（ｌａｒｇｅｌａｎ⁃ｇｕａｇｅｍｏｄｅｌｓ，ＬＬＭ）可为检验结果提供符合临床思维路径的通用性的结果解释，机器学习（ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ，ＭＬ）可从大规模数据中学习复杂模式、识别隐藏关联并构建预测模型实现结果精准解释［１］。ＬＬＭ和ＭＬ相互补充，可构建基础框架支撑和精准模型适配的结果解读体系。当前，ＭＬ在疾病早期筛查、辅助诊断、风险分层和预后评估中显示巨大的潜力，但仍面临数据质量参差不齐、模型泛化能力不足、可解释性差等挑战［１⁃２］。疾病预测模型可估计特定疾病诊断的存在概率，也可预测特定疾病在未来的发生概率，包括疾病诊断、疾病分期、预后评估和未来风险预测［３⁃４］。本文系统评估ＭＬ在检验领域的疾病预测模型的构建框架、算法平台及应用现况，分析ＭＬ的局限性和优化策略，对规范并加速ＭＬ的临床转化、释放其潜力具有重要意义。
１ 机器学习疾病预测模型的构建框架
ＭＬ疾病预测模型的开发与验证是一个系统性的、多阶段迭代的过程。为了确保研究的透明度、可重复性和临床转化潜力，可参照个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｒｅｐｏｒｔｉｎｇｏｆａｍｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｐｒｏｇ⁃ ｎｏｓｉｓｏｒｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ＴＲＩＰＯＤ）－人工智能（ａｒｔｉｆｉｃａｌｉｎ⁃ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）报告规范与ＰＲＯＢＡＳＴ⁃ＡＩ质量评估框架、国际临床化学和检验医学联合会（ＩＦＣＣ）工作组推荐等共识［３⁃５］，构建符合国际共识要求的过程框架体系。
１．１ 问题定义 ＭＬ疾病预测模型适用于疾病诊断、风险分层、风险预测及实验室结果解释等方面，不适用于小样本、高噪声数据，以及临床决策高度依赖动态、非结构化信息、需要深度因果推断的场景［５］。研究实施前应获得机构伦理审查委员会的批准，明确数据使用范畴和患者知情同意方式。回顾性研究可豁免患者知情同意，但需确保数据匿名化。前瞻性研究或临床应用阶段，则需签署知情同意书并允许患者撤回。应建立数据治理与隐私保护机制，对源数据进行脱敏和去标识化并限制不必要数据披露，并确保模型推理过程的隐私安全［６⁃７］。
１．２ 数据收集 数据质量是构建可靠ＭＬ疾病预测模型的基石。遵循可查找、可访问、可互操作、可重用的原则进行数据收集与预处理［８］。需制定数据管理计划，涵盖数据全生命周期，明确定义变量、数据结构、统一格式和标准化处理流程，确保数据的代表性、准确性、完整性、规模性、合规性和可及性等质量要求［５，９］。预测变量的选择需考虑成本效益、时间相关性和与结局变量的独立性。常见预测变量的类型可包括人口学特征、生活方式、环境因素、实验室指标、影像学表现和病史信息等。结局变量的选择需保证其明确性、可靠性、时间相关性、独立性和数据稀疏性。常见的结局变量，二分类变量如复发或未复发、阳性或阴性等；时间事件变量如术后生存时间、复发时间等；连续变量如检验结果值；多分类变量如疾病分期、功能状态评分等。
１．３ 数据探索 数据探索是对数据集进行检查、处理和
１．４ 特征选择 将原始数据转化为能更好地表示潜在问题的特征表示，包括特征增强、构建、筛选和转换，能够提升模型预测能力、扩展可用性并增强解释性［１１］。特征筛选策略可分为：（１）经验共识驱动，如文献回顾、专家建议；（２）数据驱动，如统计学或ＭＬ算法筛选。递归特征消除是ＭＬ特征筛选的主流方法，通过迭代移除对结局变量贡献最小的特征，获得最优特征子集，提升模型性能和泛化能力，并简化模型易于解释［１２⁃１３］。
１．５ 数据分组 为客观评估模型性能并防止过拟合，将数据划分为训练集、验证集和测试集，需预防数据集之间的泄露［５］。训练集用于学习数据模式，验证集用于模型选择和超参数调优，测试集用于最终评估模型的泛化能力，常见的划分比例为７∶１∶２或８∶１∶１，具体依据数据量和任务调整。对于样本之间差异不大的数据可采用简单随机抽样。对于类别不平衡的数据，采用分层抽样确保各类别比例一致。对于时间序列数据，应按照时间顺序划分，保证训练数据早于验证或测试数据。处理多模态数据时，需确保不同模态数据在时间或空间上的同步性，并对各模态分别预处理后进行特征融合。
１．６ 算法实现 依据问题类型（分类／回归）、数据特性（线性／非线性、维度、样本量）和性能要求选择合适的ＭＬ算法［５］。常见选择逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升、Ｋ近邻、朴素贝叶斯及神经网络等ＭＬ算法，也可采用强化学习、深度学习、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等新一代ＭＬ算法。通常采取同时构建多种模型进行比较的策略。使用分层Ｋ折交叉验证（常用５或１０折）框架在训练集内部进行模型选择与超参数优化（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。每个子集轮流作为验证集，其余Ｋ⁃１个子集用于模型训练，最终选择在交叉验证中平均性能最优的模型和超参数组合。
１．７ 模型评估 验证模型在未见过的测试集上的表现，评估其泛化能力，识别过拟合或欠拟合［５］。按照临床场景和因变量的不同，模型的评价指标也不一样。对于连续性变量，可以采用均方误差、均方根误差、平均绝对误差、决定系数来评价。分类变量的模型评价可采用Ｃ指数、受试者工作特征（ＲＯＣ）曲线及ＲＯＣ曲线下面积。基于混淆矩阵指标在各类别样本平衡时采用准确率最有效，但对于类别不平衡的数据集，准确率会产生误导，可使用精密度（阳性预测值）、精确度（召回率）、Ｆ１分数来进行评价。
１．８ 模型解释 为克服ＭＬ疾病预测模型的“黑箱”问题，应理解模型决策机制，增强模型的可靠性、可信度和临床接受度［１４⁃１５］。模型的可解释性方法：（１）局部解释，用于解释单个样本的预测结果，如ＬＩＭＥ（ｌｏｃａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｂｌｅｍｏｄｅｌ⁃ａｇｎｏｓｔｉｃｅｘｐｌａｎａ⁃ｔｉｏｎｓ）、ＳＨＡＰ（ｓｈａｐｌｅｙａｄｄｉｔｉｖｅｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓ）值［１６⁃１８］；（２）全局解释，分析模型整体行为，如混淆矩阵、ＲＯＣ曲线及ＲＯＣ曲线下面积、均方误差等；（３）可视化工具，如特征贡献热力图、决策边界图等；选择合适的解释工具需依据模型类型和解释需求。１．９ 模型验证 模型验证可分为［３⁃５］：（１）内部验证：使用交叉验证或ｂｏｏｔｓｔｒａｐ重采样技术在开发数据集上评估模型的稳定性和偏差；（２）外部验证：在完全独立的数据集（不同时间、地点、人群或设备）上评估模型的泛化能力和鲁棒性，是模型临床转化的金标准，但实施困难；（３）多中心验证：通过来自多个中心的数据进行训练和／或验证，提高模型的泛化能力，可采用联邦学习等技术保护不同中心的数据隐私。
２ 机器学习疾病预测模型算法平台及应用
ＭＬ疾病预测模型在检验医学中的应用，通过有效的数据共享机制、适宜的算法实现以及强大的开发平台，可以提升疾病的预测和诊断能力。
２．１ 数据共享 数据共享是驱动ＭＬ疾病预测模型性能提升，尤其是泛化能力的关键。通过汇聚来自不同医疗机构的海量、多中心检验数据，构建具代表性和多样性的数据集。数据共享应遵循相关法律法规，采用加密、匿名化／去标识化等技术手段，确保数据的合法合规使用。为克服隐私保护与数据孤岛、标准化与标注质量等障碍，可采用创新的数据共享模式，包括：（１）联邦学习，各机构本地训练模型，仅交互梯度参数，如ＰｙＳｙｆｔ框架［１９］；（２）隐私保护技术：利用区块链的去中心化、不可篡改技术，记录数据使用权限和访问日志，实现数据的安全追溯与访问控制［２０］；（３）数据合成技术，利用生成对抗网络合成虚拟患者数据，缓解数据不足问题［２１］。
２．２ 算法实现 ＭＬ算法是构建疾病预测模型的核心环节。算法的选择需依据问题类型（分类、回归、聚类等）、数据特性（数据类型、维度、线性／非线性关系、样本量）和性能要求（准确性、可解释性、效率）进行［５］。ＭＬ算法可分为：（１）分类任务，如疾病诊断、风险分层，常用算法有逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升机、Ｋ近邻和朴素贝叶斯；（２）回归任务，如生物标志物水平预测、风险评分，常用算法有线性回归、支持向量机、随机森林等；（３）图像数据，如血细胞形态学、
２．３ 算法平台 Ｐｙｔｈｏｎ作为编程语言，提供丰富的库和框架。如ｓｃｉｋｉｔ⁃ｌｅａｒｎ提供经典ＭＬ算法，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估功能，适用于各种监督学习和无监督学习任务；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ和ＰｙＴｏｒｃｈ是深度学习的两大主流框架，支持复杂的神经网络模型构建、训练和部署，适用于图像识别、自然语言处理等任务。Ｒ语言也能实现相关算法。此外，一些ＭＬ集成平台，如ＫＮＩＭＥ、Ｗｅｋａ，适合不具备编程背景的人员进行数据探索、模型构建和评估［２２⁃２３］。ＧｏｏｇｌｅＣｌｏｕｄＡｕｔｏＭＬＴａｂｌｅｓ可自动化ＭＬ流程中的特征工程、模型选择、超参数调优等［２４］。腾讯觅影ＯｐｅｎＭＬ、华为云ＭｏｄｅｌＡｒｔｓ，提供医学预训练模型（如血细胞形态学检测），数据增强工具（如生成罕见样本），支持迁移学习微调，解决类别不平衡问题［２５］。
２．４ 基于检验数据的ＭＬ疾病预测模型 利用常规、易于获取的检验数据构建ＭＬ疾病预测模型，是当前检验医学数智化转型的重要方向。目前，基于常规检验数据的ＭＬ疾病预测模型研究已在多个领域取得进展。肿瘤学是其应用最为广泛的领域之一，特别是在肝癌、
了肾脏疾病（如
３ 机器学习疾病预测模型的局限性
尽管ＭＬ在检验医学领域展现出显著应用价值，但其技术落地仍面临多维度的挑战。
３．１ 数据质量与合规性瓶颈 检验数据存在显著的异构性问题，包括缺失值、异常值污染、检测方法学差异导致的系统性偏差，以及跨机构数据标准不统一引发的格式壁垒［３⁃４］。高质量训练数据的获取受限于隐私保护要求与数据孤岛现象，多中心协作难度大，难以形成具有广泛人群代表性的数据集。尤为关键的是，若训练数据缺乏对不同种族、社会经济背景群体的覆盖，可能引入系统性偏倚，导致模型在特定人群中的预测效能显著下降，引发伦理风险［３６］。
３．２ 模型性能与可靠性缺陷 模型泛化效能受限于训练数据的分布特征，在跨地域、跨设备的临床环境中易出现预测精度衰减［３⁃４］。过拟合风险导致模型过度捕捉训练数据噪声，外部验证尤其是多中心验证的缺失，使得真实世界性能评估存在盲区。此外，复杂算法的“黑箱”特性造成决策逻辑不可解释，临床难以验证预测依据，增加了监管审核与错误溯源的难度。动态临床场景中，数据漂移与概念漂移现象会导致静态模型性能随时间退化，持续监测与更新机制的缺失成为技术落地的障碍［３６］。３．３ 技术整合与应用挑战 现有信息系统技术架构兼容性不足，模型部署面临接口标准化、算力资源适配等技术壁垒。监管层面，ＭＬ疾病预测模型从开发验证到临床应用的全周期管理框架尚未完善，质量控制与效果评估缺乏统一规范。从实施成本看，高性能模型的构建依赖持续的算法优化、算力投入及专业人才支撑，基层机构推广难度较大。值得关注的是，过度依赖自动化工具可能削弱检验人员的临床判断能力，而模型误判或系统故障可能引发诊疗风险，需建立人机协同的安全冗余机制［５］。
４ 机器学习疾病预测模型的优化策略
针对检验医学领域ＭＬ疾病预测模型应用的挑战，需从数据治理、模型优化及技术落地３个维度构建系统性解决方案，推动技术效能与临床价值深度融合。
４．１ 数据质量提升与合规性强化 建立标准化数据采集规范，通过自动化清洗工具处理缺失值、异常值及方法学偏差，构建完整性、一致性、时效性等多维度质量评估指标。采用统一的数据格式、编码体系和传输协议，破除跨机构数据格式壁垒，实现信息系统间的无缝对接。采用分层抽样、过采样等技术平衡训练数据的人群代表性，确保种族、性别、社会经济地位等维度的均衡覆盖。引入公平性评估指标，如人口学均等性、机会均等性，运用对抗去偏算法修正系统性偏差［３７］。应用联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私增强技术，在保障数据安全前提下构建多中心共享数据集，解决数据孤岛与隐私合规冲突［１９］。
４．２ 模型性能优化与可靠性提升 优先选用决策树、线性模型、规则列表等内在可解释算法，复杂模型通过ＬＩＭＥ解析个体预测逻辑，利用ＳＨＡＰ量化特征贡献度，结合特征重要性热力图实现全局决策透明化［１８］。建立预测精度和解释能力的双维度评估标准，避免过度追求性能而牺牲临床信任度。将多中心外部验证纳入模型开发必需环节，采用地理分层、设备差异、时间跨度等真实场景参数构建独立测试队列，评估跨人群、跨机构的预测稳定性。引入数据漂移监测技术，通过在线学习算法动态更新模型参数，应对临床环境变化导致的概念漂移问题，建立“训练－验证－迭代”的闭环优化机制。４．３ 技术整合落地与应用生态构建 开发ＡＰＩ接口与中间件，解决信息系统的应用问题，实现ＭＬ疾病预测结果与检验报告的整合。采用容器化部署（如Ｄｏｃｋｅｒ）与微服务架构提升模型迁移灵活性，构建弹性算力资源池以适配数据规模增长，确保系统在高并发场景下的稳定性。研发低算力依赖的高效算法，如特征筛选优化、模型蒸馏技术。开发图形化操作平台降低技术使用门槛，普及应用。建立包含临床结局（如诊断准确率、预后预测效能）、卫生经济学（如医疗成本、资源利用率）、用户体验（如报告解读效率）的多维评估体系，通过真实世界研究验证模型临床价值［３⁃５，３６］。基于长期随访数据构建反馈闭环，利用迁移学习技术持续优化特定人群或场景的预测性能。
５ 总结与展望
基于ＭＬ和常规检验数据的疾病预测模型，可提升疾病早期诊断、风险分层及预后评估的精准度与效率，增强检验报告的临床决策价值。展望未来，ＭＬ及ＬＬＭ，如ＤｅｅｐＳｅｅｋ、ＣｈａｔＧＰＴ（ｃｈａｔｇｅｎｅｒａ⁃ｔｉｖｅｐｒｅ⁃ｔｒａｉｎｅｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）等，将与新兴检验技术，如多组学分析、高通量测序、可穿戴设备数据，多种技术协同研发出更精准、更个性化的诊断与预测工具［３８⁃３９］。ＬＬＭ凭借其跨模态语义理解能力，可在多维度、多模型的检验报告解读中发挥基础支撑作用，推动从单一指标预测向全病程多维度建模的范式转变［４０］。ＭＬ聚焦“黑箱”模型的透明化解析，通过结合ＳＨＡＰ值归因分析、决策树规则提取及ＬＬＭ的自然语言解释生成技术，提升临床对ＭＬ算法决策的信任度与接受度。严格的多中心外部验证、动态性能监测机制及基于差分隐私的合规数据共享框架，将成为技术落地的核心保障。特别是ＬＬＭ在医学文本生成中的应用，需建立专门的伦理审查标准，确保结果解释的科学性与公平性［４０］。通过加强ＭＬ素养教育、参与跨学科合作，检验人员将在ＭＬ模型的开发、验证、部署和管理中发挥核心作用，确保技术进步真正服务于临床需求，最终提升医疗服务的公平性与精准性［４１］。随着ＬＬＭ与ＭＬ的深度融合，检验医学正迎来数据智能驱动的变革期，有望充分释放数据要素的医疗价值，助力精准医疗迈入更高效、更智能的发展阶段。
参考文献略。
来源：齐星伦,杨大干.基于机器学习和检验数据的疾病预测模型的构建及应用挑战[J].临床检验杂志,2025,43(11):805-809.
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