机器学习赋能精准输血:研究进展、挑战与展望OA

输血是现代医学重要的生命支持手段,随着临床治疗对输血的需求日益增加,血液供给持续处于“血液资源供需紧张”状态,充分有效地利用血液宝贵医疗资源是血液保障中重要一环。精准预测输血需求对于优化血液管理,节约血液资源具有重要意义。传统输血决策依赖临床经验及简化评分系统,难以满足精准医疗需求。机器学习技术可整合人口统计学特征、实验室指标、手术信息及动态生理波形等多维数据构建高性能预测模型,为输血预测提供了新途径。本文系统综述了机器学习在创伤、围手术期及产科等临床场景输血预测中的应用进展。在创伤领域,机器学习已应用于早期大量输血预测、院前输血决策及儿童创伤精准预测;在围手术期领域,涵盖创伤性脑损伤、骨科、心脏大血管及肝脏外科等专科;在产科领域,模型可有效预测产后出血及剖宫产输血需求。研究表明,随机森林、梯度提升机、深度神经网络等算法在大量输血预测中受试者工作特征曲线下面积可达0.83-0.98,在围手术期场景中可达0.75-0.97,在产科输血预测中可达0.80-0.89,显著优于传统评分工具。然而,当前研究普遍存在单中心回顾性设计、外部验证不足、报告规范性欠缺等局限,模型可解释性不足与临床整合困难亦制约了实际转化。未来应着力于多中心数据队列构建、多模态数据融合、前瞻性实施研究及模型与电子病历系统深度整合,推动机器学习服务于临床输血决策优化。