综述：根据血液学指标开发高海拔适应度评估方法

《SN Comprehensive Clinical Medicine》：Developing High-Altitude Acclimatization Metrics from Hematological Signatures

本研究整合机器学习与血常规指标，探讨高海拔暴露下的适应机制及个体差异，提出半定量框架以解析种群间异质性。

　　

摘要

目的

血液学特征在复杂疾病的临床决策中至关重要，并且对医学和研究领域都产生了深远的影响。计算技术的进步使得血液数据的分析更加精确，诊断准确性得到提升，管理和治疗也更加高效，超越了传统方法的局限。高海拔环境对人体造成显著的生理压力，引发全身性和细胞层面的适应性变化，其中血液学变化尤为明显。尽管已有大量数据可用，但仍然缺乏一个用于评估适应过程及其个体间差异的定量框架。

方法

本综述汇集了将机器学习（ML）与血液学特征相结合的证据，从中提炼出在处理复杂多因素疾病时该方法的成功应用经验。随后，我们深入探讨了由高海拔引起的血液学变化，并分析了这些变化如何受到种族、暴露时间、地理位置、人口统计特征和海拔高度等因素的影响，以理解它们在适应机制中的作用。

研究结果

将血液学特征与机器学习相结合在提高复杂疾病的诊断精度和管理效果方面展现了巨大潜力。与高海拔暴露和适应过程相关的广泛血液学数据表明，血红蛋白、血细胞比容、血浆体积等参数存在差异，这反映了不同人群适应过程的异质性。

结论

本综述总结了机器学习和血液学应用方面的最新进展。基于这些发现，我们提出了一个基于血液学特征的半定量框架，该框架将血液学特征与基于机器学习的分析相结合，以支持对适应过程相关变异性的分阶段和纵向解读。这种综合方法有助于更好地理解高海拔暴露人群中的适应异质性。