去医院看病通常会做血常规检查，如全血细胞计数和各分类细胞计数，甚至一些病理指标。血常规检查是最常用辅助诊断方法，目的是明确疾病诊断并监测病人健康状况。然而，你所不知道的是医生在解释这些报告数据时往往不正确，参考数值也是一刀切参考值区间，没考虑个体差异。现在AI能精准判断个性化数值，告知你是否“正常”或者“异常”。
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血液常规检测，如全血细胞计数(CBC)，通常是基于通用参考值区间，忽视个体差异。然而，机器学习AI-ML正在改变这一现状，为每位患者定义专属健康或异常数值范围。研究人员分析了两万名患者20年的血细胞计数数据，结果发现，个体正常范围通常比人群参考数值区间小三倍。例如，白细胞计数通用范围是每升血液40亿~110亿个细胞，而个体范围可能仅为4.5~7或7.5~10亿。这种个性化数值区间可以更精准解读血液检测结果，帮助早期诊断缺铁、慢性肾病及甲状腺功能减退等常见疾病。此外，个体设定点区间也是未来患病风险的重要预测指标。例如，白细胞设定点较高的人更易患2型糖尿病，死亡风险是低设定点患者的两倍。这表明，基于个性化检测数据解读临床血常规结果能够更准确地评估健康状况和疾病恶化风险。未来，医生可以通过患者健康和疾病档案数据建立专属个人健康数值设定点，以优化个性化疾病筛查和辅助诊断标准。这一AI-ML技术应用将为个性化精准医疗开辟全新思路，重新定义每个人“健康”的具体含义。
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