Cystatin C

机器学习利用实验室数据预测罕见妊娠疾病

研究人员开发了一种可解释的机器学习模型，利用常规纵向实验室数据来预测妊娠相关血栓性微血管病（P-TMA）。该研究纳入了 300 例妊娠，发现梯度提升模型可以从 146 个实验室预测因子中识别出细微的、随时间变化的风险特征。在独立测试队列中，该模型达到了 0.872 的 AUROC，证明了其对这种罕见但危及生命的疾病进行早期风险预测的潜力。值得注意的是，孕 6 周时的胱抑素 C 水平成为有希望的早期监测指标。