如果你曾经让医生给你做过血液检查，他们很可能会做全血细胞计数（CBC）。作为世界上最常见的血液检测之一，CBC检测每年要进行数十亿次，以诊断病情并监测患者的健康状况。
但是，尽管这种测试无处不在，临床医生在临床中解释和使用它的方式往往不那么精确。目前，血液测试的读数是基于一刀切的参考区间，没有考虑到个体差异。
我是华盛顿大学医学院的一名数学家，我的团队研究使用计算工具改进临床血液检测的方法。为了找到更好的方法来获取个别患者对“正常”实验室值的定义，我和我在哈佛医学院希金斯实验室的同事们检查了来自东西海岸的数万名患者20年来的血液计数测试。
在我们新发表的研究中，我们使用机器学习来识别个体患者的健康血细胞计数范围，并预测他们未来患病的风险。
临床检查和全血细胞计数
许多人通常认为临床测试纯粹是诊断性的。例如，COVID-19或妊娠测试结果为阳性或阴性，告诉你是否患有特定疾病。然而，大多数测试不是这样工作的。相反，它们测量的是你的身体不断调节的一种生物特征，以保持在一定的范围内。
你的全血细胞计数也是连续的。全血细胞计数测试可以详细描述你的血细胞，比如你血液中有多少红细胞、血小板和白细胞。这些标记几乎每天都在医学的所有领域使用。
例如，血红蛋白是一种含铁蛋白质，它可以让你的红细胞携带氧气。如果你的血红蛋白水平低，这可能意味着你缺铁。
血小板是帮助形成血块和止血的细胞。如果你的血小板计数低，这可能意味着你有内出血，你的身体正在使用血小板来帮助形成血栓来堵塞伤口。
白细胞是免疫系统的一部分。如果你的白细胞计数高，这可能意味着你有感染，你的身体正在产生更多的白细胞来对抗它。
正常范围和参考区间
但这一切都提出了一个问题：在血液测试中，到底什么才算过高或过低？
传统上，临床医生通过测量一系列健康人的血液测试来确定所谓的参考区间。他们通常将这些健康值的中间95%称为“正常”，高于或低于则为过低或过高。这些正常范围在医学中几乎无处不在。
但参考区间面临着一个巨大的挑战：对你来说正常的可能对其他人来说并不正常。
几乎所有的血细胞计数标记都是可遗传的，这意味着你的基因和环境在很大程度上决定了每个标记对你的健康价值。
例如，在人群水平上，正常的血小板计数大约在每升血液1500到4000亿个细胞之间。但你的身体可能想要维持200的血小板计数——一个被称为你的设定点的值。这意味着你的正常范围可能只有150到250。
病人的真实正常范围和基于人群的参考区间之间的差异会给医生带来麻烦。如果你的设定值离临界值很远，他们就不太可能诊断出某种疾病。相反，如果设定值太接近截止点，它们可能会运行不必要的测试。
定义什么是你的正常
幸运的是，许多患者每年都会进行血液计数作为常规检查的一部分。使用机器学习模型，我和我的团队能够根据5万多名患者的就诊历史估计出他们的血细胞计数设定值。这使我们能够研究身体如何调节这些设定值，并测试我们是否可以建立更好的个性化实验室测试读数的方法。
几十年来，我们发现个体的正常范围大约是种群水平的三分之一。例如，虽然白细胞计数的“正常”范围约为每升血液40到110亿个细胞，但我们发现大多数人的个体范围要窄得多，更像是4.5到7，或者7.5到10。当我们使用这些设定值来解释新的测试结果时，它们有助于提高对缺铁、慢性肾病和甲状腺功能减退等疾病的诊断。我们可以注意到，当某人的结果超出了他们较小的个人范围时，可能表明存在问题，即使结果在总体人口的正常范围内。
设定值本身就是未来患病风险的有力指标。例如，白细胞设定点高的患者未来更有可能患上2型糖尿病。与白细胞计数低的类似患者相比，他们死于任何原因的可能性几乎是其两倍。其他血液计数指标也是未来疾病和死亡风险的有力预测指标。
在未来，医生可能会使用设定值来改善疾病筛查以及他们如何解释新的测试结果。这是个性化医疗的一个令人兴奋的途径：用你自己的病史来定义健康对你来说到底意味着什么。
Brody H Foy是华盛顿大学检验医学和病理学助理教授。
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