基于机器学习的输血不良反应精准风险评估方法：一项基于 Scikit-learn 的综述

摘要

本文综述了使用 scikit-learn 机器学习库预测输血不良反应的潜力。文章概述了一种数据驱动的框架，旨在改进风险评估，克服传统方法的局限性，并推动精准输血医学的发展。

摘要

输血不良反应（TARs）是指在输血期间或输血后由于输入血液、血液制品或与输血相关的材料而引发的不良效应。这些反应可导致从轻度到重度的临床表现，包括过敏反应、溶血以及输血相关性急性肺损伤（TRALI）。目前的常规方法——如ABO/Rh血型匹配和大量输血方案——虽可改善患者预后，但未能解决复杂的患者个体化因素。因此，建立专门的TAR风险预测模型至关重要。机器学习（ML）算法能够利用大规模的临床和实验室数据集构建诊断与预后模型，推动个体化医疗和精准医学的发展。值得注意的是，scikit-learn（SK-learn）机器学习算法尚未被直接应用于TAR风险评估；然而，其在构建类似医学风险预测模型方面的有效性已获得广泛认可。本综述提出了一种基于机器学习的TAR预测与预防框架，特别强调SK-learn在不同临床场景中的作用。我们的分析为未来TAR的精准诊断以及SK-learn算法的开发奠定了基础。关键的是，我们对文献的综合分析表明，sklearn为此项任务提供了多功能且强大的工具包；但其成功转化为临床实践仍取决于克服若干关键挑战，包括多中心数据异质性以及模型可解释性不足的问题。

引言

输血是一种用于多种临床情况下的挽救生命干预措施，包括创伤救治、外科手术、产科急症、肿瘤学治疗以及慢性血液系统疾病的管理^1,2。尽管输血具有显著的治疗益处，但也可能引发各种不良事件，统称为输血不良反应（Transfusion Adverse Reactions, TARs）^3,4。TAR 是一种多因素导致的临床状况，其表现从轻度过敏反应到严重并发症不等。最常见的反应包括发热性非溶血性输血反应（FNHTRs）和过敏反应，其报告发生率分别为每10万单位输血中约26例和21例^5,6。尽管ABO/Rh血型匹配和标准化输血操作可显著降低TAR风险，从而提高患者安全性^7,8,9，但仍无法完全预防这些事件，尤其是那些病因复杂或由免疫机制介导的反应。

证据表明，机器学习（ML）作为人工智能（AI）的一个分支，能够促进复杂、多模态数据的整合。这一能力有助于提升临床....