本综述探讨了scikit-learn机器学习库在预测输血不良反应方面的潜力。报告提出了一个数据驱动的框架，旨在提升风险评估，解决传统方法的局限性，并支持精准输血医学的发展。
综述文章
机器学习方法用于精准评估输血不良反应风险：基于Scikit学习的综述
* These authors contributed equally
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本文内容
摘要
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摘要
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输血不良反应（TAR）指的是输血过程中或输血后因输血、血液制品或输血相关物质的输注而产生的不良反应。这些反应可能引发轻度至重度的临床表现，包括过敏反应、溶血和输血相关急性肺损伤（TRALI）。现有的传统方法——如ABO/Rh血型匹配和大规模输血方案——可以改善患者结局，但未能解决复杂的患者特异因素。因此，开发专门的TAR风险模型至关重要。机器学习（ML）算法可以利用大规模临床和实验室数据集构建诊断和预后模型，推动个性化和精准医疗的发展。值得注意的是，scikit-learn（SK-learn）机器学习算法尚未直接应用于TAR风险评估;尽管如此，其在构建类似医疗风险预测模型方面的有效性已获得广泛认可。本综述提出了基于机器学习的预测和预防TAR的框架，特别强调SK-learn在多元临床环境中的作用。我们的分析为未来TAR的精准诊断和SK-learn算法的发展奠定了基础。关键是，我们对文献的综合表明，sklearn为这项任务提供了一套多功能且强大的工具包;然而，其成功转化为临床实践的关键挑战，包括多中心数据异质性和对稳健模型可解释性的需求。
引言
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输血是一种挽救生命的干预措施，应用于多种临床场景，包括创伤护理、外科手术、产科急诊、肿瘤治疗以及慢性血液疾病的管理1,2。尽管输血具有显著的治疗益处，但可能引发各种不良事件，统称为输血不良反应（TAR）3,4。TAR是一种多因素疾病，表现从轻微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输血反应（FNHTRs）和过敏反应，报告发病率分别为每10万单位26例和21例，5.6例。虽然ABO/Rh血型匹配和标准化输血程序可以显著降低TAR风险，从而提高患者安全7,8,9。他们无法完全预防这些事件，尤其是那些病因复杂或免疫介导的事件。
证据表明，机器学习作为人工智能（AI）的一个子领域，有助于整合复杂多模态数据。这一能力提升了临床决策，促进个性化治疗，优化医疗服务，最终改善患....
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综述与观点
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西藏自治区概述
TAR的发病机制
TAR涵盖了多样的临床表现和病理生理机制（见表I）。这些反应主要分为免疫介导和非免疫介导亚型7,9,18,19。免疫介导反应通常涉及抗原-抗体相互作用，导致溶血或全身性炎症反应。一个典型例子是ABO不兼容，可能引发急性溶血输血反应（AHTRs）。该病表现为发热、腰痛、高血压、弥散性血管内凝血（DIC）及急性肾衰竭7,9,20。此外，I型超敏反应可能引发输血过敏反应，临床表现从轻微荨麻疹到危及生命的过敏性休克不等。值得注意的是，由于存在残留供体血浆蛋白，包括亚花粉过敏原分子18,21,22,23，这些反应常与血小板产物相关。<....
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结论
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图1：TAR类别及当前风险评估模型的示意图，结合SK-learn在TAR风险评估中的潜在策略。（A） TAR可分为两类：免疫介导反应和非免疫介导反应。 （B） 当前针对TAR的风险评估模型。 （C） 在TRALI风险评估模型构建方法下，TAR中SK-learn的假设。缩写：TAR = 输血不良反应;TRALI = 输血相关的急性肺损伤;TACO = 输血相关循环过载。 请点击此处查看该.......
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披露
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作者声明他们没有利益冲突。
致谢
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本研究得到了泸州科技局（编号2024JYJ034，题为《照射与储存时间对血小板浓缩物胞外囊泡的影响》）的支持。
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参考文献
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- Tanhehco, Y. C. Red blood cell transfusion. Clin Lab Med. 41 (4), 611-619 (2021).
- Albright, C. M., Spillane, T. E., Hughes, B. L., Rouse, D. J. A regression model for prediction of cesarean-associated blood transfusion. Am J Perinatol. 36 (9), 879-885 (2019).
- Abdallah, R., Ra....
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