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血常規無疑是最常見的醫學檢查項目之一。我國每年血常規檢查量高達十億次，若放眼全球，十億就只是計數單位了。就這么說吧，沒聽過“血常規”，也做過血常規。

這項目有更專業的稱呼，即“全血細胞計數” (complete blood count) ，簡稱CBC。簡單描述，CBC是指用血液分析儀對血液里的紅細胞、白細胞和血小板進行計數，收集有關其體積和結構等特征的信息，進而評估血細胞以及其他血液成分有無異常情況。

血常規通常用于監測健康狀況和診斷疾病。化驗單上會顯示檢測結果與所謂“參考范圍” (reference range，中文也可作“參考區間”、“正常范圍”、“正常值”等) ，通過對比，我們可以大致判斷受檢者是否存在感染，是否患貧血或血小板減少癥之類的血液疾病，是否有先天性心血管疾病或內分泌疾病等風險，是否適合某項手術……

一張真實的血常規報告單

舉個例子，如果紅細胞計數 (RBC) 與血紅蛋白濃度 (HG或HGB) 明顯低于參考值下限，受檢者往往就有貧血問題；通過分析更多相關指標，包括平均紅細胞體積 (MCV) 、紅細胞平均血紅蛋白量 (MCH) 和紅細胞平均血紅蛋白濃度 (MCHC) ，可進一步明確貧血原因，如缺鐵或維生素B12缺乏。又例如，當白細胞計數 (WBC) 顯著高于參考值上限，且中性粒細胞百分比 (NE%) 也高，受檢者就有較大可能遭遇了細菌感染。

雖然CBC無處不在，而且看起來它的參考范圍劃定因性別和年齡而異，但醫生在臨床上解釋和使用它的方式并不精確，從個體差異的層面來看，那些參考范圍就是一刀切出來的。

來自美國華盛頓大學醫學院的數學家布羅迪·福伊 (Brody Foy) 致力于利用大規模臨床數據獲得生理學見解并改善患者治療效果。最近，福伊于《對話》 (The Conversation) 雜志表達了自己對醫學檢測數據和個性化醫療的理解。

我的團隊研究“如何使用計算工具來提升臨床血液檢測水平”。為開發更好方法用以獲得對患者個體而言真正的“參考范圍”，我和哈佛醫學院希金斯實驗室的同事分析了數萬名患者的血細胞計數測試結果，這些人來自美國東海岸和西海岸，數據貫穿他們20年的檢測歷史。

最近，我們于《自然》雜志發表最新研究成果：利用機器學習來為個體患者確定其血常規各項指標的健康范圍(也就是專屬于他的參考范圍)，并預測未來患病的風險。

臨床測試和全血細胞計數

許多人認為臨床測試是完全定性的診斷，就像Covid-19檢測和妊娠測試一樣，結果只有陽性或陰性，告訴你有病或沒病。實際上大多數檢測并非只分陰陽，它們測量的是一種生物學特性——機體不斷上下調節它，讓它保持于一定范圍內。

CBC當然也屬于大多數，其結果詳盡呈現受檢者的血細胞狀況。你的血液里有多少紅細胞、血小板和白細胞？這些指標每天都在被幾乎各個科室的醫生使用。

血紅蛋白是一種含鐵蛋白質，幫助紅細胞攜帶氧氣。如果體內血紅蛋白水平低，缺鐵就是大概率事件。

血小板是幫助形成血凝塊以止血的細胞。若血小板計數(PLT)偏低，受檢者可能有內出血情況——機體正使用血小板止血。

白細胞屬于免疫系統。當它們的計數過高，感染或許已侵襲了你——你的身體正產生更多白細胞來抵抗感染。

群體的參考與個體的正常

如前文所述，目前血常規各項指標的參考范圍設定并不精確和個性化。化驗單說你白細胞偏高，你就真的狀況不妙？

傳統上，臨床醫生會對大量表觀健康人群進行血液檢測，然后選取中間95%的數值作為正常值，確定所謂的參考范圍。那剩下的5%當然就成了不正常的，高于參考值的上限或低于下限。但我們團隊始終認為，在甲身上成立的正常值未必適用于乙。

幾乎所有的血細胞計數標記都是可遺傳的，你的基因和你所處的環境都會決定專屬于你的參考范圍。

例如，從人群層面看，正常的血小板計數約為每升血液1500億~4000億個細胞；但作為個體，你的PLT參考范圍可能應為1500億~2500億——如果換成血液學設定值來描述，這個值就為2000億。(設定值的概念在我們的論文中有詳細介紹。)

個體患者的設定值與人群的參考值之間存在差異，這種差異可能給醫生帶來麻煩。如果設定值處于遠離臨界點的相對“正常”水平，工作就好做；如果設定值偏向極端，醫生就可能多做不必要的測試。

用你的歷史定義你的健康

利用機器學習模型，我們團隊能根據5萬多名患者的就診歷史估算出他們血細胞計數的設定值。基于此，我們可以研究人體如何調節這些設定值，同時嘗試建立更好的方法來對檢測數據作個性化解讀。

通過跨越幾十年的數據分析，我們發現個體的參考范圍比人群水平的小了約2/3。例如，從人群水平看，白細胞計數的“正常”范圍約為每升血液40億~110億，但對大多數個體而言，此區間窄得多，大概在45億~70億或75億~100億。當我們使用專屬個體的設定值來解釋血液檢測結果時，針對缺鐵、慢性腎病和甲狀腺功能減退等疾病的診斷質量得以提升。

血液學設定值是提示未來患病風險的有效指標。例如，白細胞設定值過高的患者以后遭遇2型糖尿病的風險更大；相較于過低的同類患者，他們的全因死亡風險也幾乎高出一倍。

未來醫生可能使用設定值來改進疾病篩查以及對檢測結果的解讀方式。這是個性化醫療的一個方向：用你自己的病史，來定義你應有的健康。

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