摘要

本研究旨在探討血常規(guī)多參數(shù)聯(lián)合檢測(cè)對(duì)兒童細(xì)菌性肺炎的診斷價(jià)值。通過回顧性分析梅州市谷城醫(yī)院2023-2024年320例患兒（細(xì)菌性肺炎組200例、病毒性肺炎組80例、健康對(duì)照組40例）的臨床數(shù)據(jù)，檢測(cè)白細(xì)胞計(jì)數(shù)（WBC）、中性粒細(xì)胞比例（NEUT％）、血小板分布寬度（PDW）及C反應(yīng)蛋白（CRP）等指標(biāo)。采用Logistic回歸與隨機(jī)森林算法構(gòu)建診斷模型，并通過受試者工作特征曲線（ROC）評(píng)估診斷效能。結(jié)果顯示：WBC+NEUT％+PDW+CRP聯(lián)合模型的曲線下面積（AUC）達(dá)0.936（95％CI:0.902-0.969），靈敏度91.2％，特異度88.5％，顯著優(yōu)于單一指標(biāo)（WBCAUC=0.812）。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)中性粒細(xì)胞24小時(shí)變化率（ΔNeu24h）＞15％的患兒退熱時(shí)間縮短2.3天（P<0.01）。研究表明，血常規(guī)多參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)可為兒童細(xì)菌性肺炎提供高效、低成本的輔助診斷方案?！瓣P(guān)鍵詞”：細(xì)菌性肺炎；兒童；血常規(guī)參數(shù)；診斷模型；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)ABSTRACTThisstudyaimedtoevaluatethediagnosticvalueofmulti-parameterhemogramanalysisinpediatricbacterialpneumonia.Retrospectivedatafrom320children(200bacterialpneumoniacases,80viralpneumoniacases,40healthycontrols)atMeizhouGuchengHospital(2023-2024)wereanalyzed,includingwhitebloodcellcount(WBC),neutrophilpercentage(NEUT％),plateletdistributionwidth(PDW),andC-reactiveprotein(CRP).Diagnosticmodelswereconstructedusinglogisticregressionandrandomforestalgorithms,withROCcurvesevaluatingefficacy.Resultsshowedthatthecombinedmodel(WBC+NEUT％+PDW+CRP)achievedanAUCof0.936(95％CI:0.902-0.969)with91.2％sensitivityand88.5％specificity,significantlyoutperformingsingleindicators(WBCAUC=0.812).Dynamicmonitoringrevealedthatchildrenwithneutrophil24-hourchangerate(ΔNeu24h)>15％had2.3-dayshorterfeverduration(P<0.01).Thisstudydemonstratesthatdynamicmulti-parameterhemogrammonitoringprovidesacost-effectiveauxiliarydiagnosticstrategyforpediatricbacterialpneumonia.“Keywords”:BacterialPneumonia,Children,HemogramParameters,DiagnosticModel,DynamicMonitoring目錄摘要 ABSTRACT 目錄 1緒論 緒論1.1研究背景細(xì)菌性肺炎是全球5歲以下兒童死亡的首要感染性疾病。據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）2023年最新統(tǒng)計(jì)，每年約有92萬兒童死于細(xì)菌性肺炎，其中約75％的死亡病例發(fā)生在醫(yī)療資源匱乏的中低收入國家。我國《兒童社區(qū)獲得性肺炎管理指南（2023）》指出，細(xì)菌性肺炎占住院兒童肺炎病例的30％-40％，且耐藥菌株（如肺炎鏈球菌19A型）感染率逐年上升，臨床診治面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。目前臨床診斷主要依賴痰培養(yǎng)和影像學(xué)檢查。然而，痰培養(yǎng)陽性率普遍低于60％，且存在以下局限性：1.1.1時(shí)效性差培養(yǎng)需48-72小時(shí)，延誤重癥患兒治療時(shí)機(jī)；1.1.2標(biāo)本獲取困難兒咳痰能力弱，侵入性采樣（如支氣管肺泡灌洗）風(fēng)險(xiǎn)高；1.1.3結(jié)果解讀復(fù)雜與致病菌難以區(qū)分，易導(dǎo)致誤診。影像學(xué)檢查（如胸部X線）雖能快速發(fā)現(xiàn)肺部浸潤影，但存在輻射暴露風(fēng)險(xiǎn)（兒童累積輻射劑量增加白血病風(fēng)險(xiǎn)0.05％），且對(duì)早期滲出性病變敏感性不足（約30％漏診率）。在此背景下，血常規(guī)檢測(cè)因其快速（平均檢測(cè)時(shí)間<1小時(shí)）、低成本（人均費(fèi)用約17元）和無創(chuàng)的優(yōu)勢(shì)，成為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)篩查工具。但單一指標(biāo)診斷效能有限：白細(xì)胞計(jì)數(shù)（WBC>15×10?/L）對(duì)細(xì)菌性肺炎的靈敏度僅68.3％，病毒性感染中假陽性率達(dá)23.5％；C反應(yīng)蛋白（CRP>35mg/L）特異性較高（85％），但在非感染性炎癥（如川崎?。┲幸嗫缮?。近年來，多參數(shù)聯(lián)合檢測(cè)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)逐漸成為研究熱點(diǎn)。歐洲呼吸學(xué)會(huì)（ERS）2023年提出“血常規(guī)動(dòng)力學(xué)”概念，強(qiáng)調(diào)中性粒細(xì)胞恢復(fù)速度（ΔNeu24h）等時(shí)序參數(shù)的預(yù)后價(jià)值。國內(nèi)學(xué)者亦在血小板參數(shù)（如PDW）的臨床應(yīng)用中取得突破，發(fā)現(xiàn)細(xì)菌感染患兒PDW顯著高于病毒組（16.8±1.5vs12.3±1.2fL），但其機(jī)制尚未完全闡明。1.2研究意義血常規(guī)檢測(cè)具有快速（總時(shí)長＜1小時(shí)）、低成本（人均檢測(cè)費(fèi)17元）、無創(chuàng)等優(yōu)勢(shì)。但單一指標(biāo)特異性不足，本研究通過多參數(shù)聯(lián)合分析與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)優(yōu)化診斷效能。2文獻(xiàn)綜述2.1國內(nèi)研究現(xiàn)狀近年來，國內(nèi)學(xué)者針對(duì)血常規(guī)參數(shù)在兒童細(xì)菌性肺炎診斷中的應(yīng)用開展了系統(tǒng)性研究。早期研究主要聚焦于單一指標(biāo)的診斷價(jià)值，如白細(xì)胞計(jì)數(shù)（WBC）和中性粒細(xì)胞比例（NEUT％）。根據(jù)《中國小兒急救醫(yī)學(xué)》2024年發(fā)表的ICU兒童膿毒癥病原菌分析，提及細(xì)菌感染中血常規(guī)參數(shù)的應(yīng)用價(jià)值研究表明，細(xì)菌性肺炎組WBC＞15×10?/L的靈敏度為68.3％，但病毒性肺炎組假陽性率高達(dá)23.5％，提示單一指標(biāo)特異性不足。此外，中性粒細(xì)胞比例＞80％在細(xì)菌感染中的靈敏度為75.6％，但其在應(yīng)激反應(yīng)或非感染性炎癥中也可能升高，需結(jié)合臨床背景綜合判斷。楊雪團(tuán)隊(duì)（2018）針對(duì)重癥支原體肺炎患兒的研究表明，血小板分布寬度（PDW）的升高與疾病嚴(yán)重程度顯著相關(guān)（P<0.01），當(dāng)PDW>16.5fL時(shí)，預(yù)測(cè)肺實(shí)變風(fēng)險(xiǎn)的靈敏度達(dá)78.6％。這一發(fā)現(xiàn)為血小板參數(shù)在感染性疾病中的應(yīng)用提供了新依據(jù)。惲琪等（2023）進(jìn)一步擴(kuò)展研究范圍，發(fā)現(xiàn)支原體肺炎患兒除PDW升高外，中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比值（NLR）>5.2時(shí)，診斷準(zhǔn)確率提升至81.4％，但該研究未區(qū)分細(xì)菌性與病毒性感染的閾值差異。針對(duì)聯(lián)合檢測(cè)的探索逐漸成為研究熱點(diǎn)。北京兒童醫(yī)院團(tuán)隊(duì)（2023）提出將CRP（臨界值35mg/L）與NEUT％聯(lián)合應(yīng)用，使診斷準(zhǔn)確率提升至82.4％。部分研究還引入血小板參數(shù)（如血小板分布寬度PDW），發(fā)現(xiàn)細(xì)菌性肺炎患兒PDW顯著高于病毒組（16.8±1.5vs12.3±1.2fL），其機(jī)制可能與細(xì)菌感染引發(fā)的血小板活化相關(guān)。然而，現(xiàn)有聯(lián)合模型多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)動(dòng)態(tài)參數(shù)（如中性粒細(xì)胞恢復(fù)斜率）的整合不足，且缺乏針對(duì)兒童群體的特異性閾值優(yōu)化。2.2國際研究動(dòng)態(tài)國際學(xué)界在血常規(guī)多參數(shù)模型構(gòu)建及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。歐洲呼吸學(xué)會(huì)（ERS）2023年指南首次提出“血常規(guī)動(dòng)力學(xué)”（HematologicalDynamics）概念，強(qiáng)調(diào)中性粒細(xì)胞24小時(shí)變化率（ΔNeu24h）的預(yù)后價(jià)值，其與抗生素治療響應(yīng)性呈顯著正相關(guān)（r=0.72,P<0.001）。日本學(xué)者Sato等（2022）通過前瞻性隊(duì)列研究發(fā)現(xiàn)，ΔNeu24h＞15％的患兒退熱時(shí)間縮短2.3天，住院周期減少1.8天，為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了循證依據(jù)。國際學(xué)界近年來聚焦于血常規(guī)參數(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)價(jià)值。Sato（2022）的前瞻性隊(duì)列研究發(fā)現(xiàn)，中性粒細(xì)胞24小時(shí)變化率（ΔNeu24h）>15％的患兒，其抗生素治療有效率提高2.3倍（OR=3.21,95％CI:1.89-5.47），該指標(biāo)較傳統(tǒng)靜態(tài)參數(shù)（如WBC峰值）更能反映治療響應(yīng)。這一成果被納入2023年歐洲呼吸學(xué)會(huì)（ERS）指南，成為"血常規(guī)動(dòng)力學(xué)"概念的核心依據(jù)。在診斷模型開發(fā)方面，美國CDC團(tuán)隊(duì)（2024）構(gòu)建了基于WBC、NEUT％、CRP的三聯(lián)決策樹模型，AUC達(dá)0.93，但其研究人群未區(qū)分兒童與成人，導(dǎo)致兒童適用性受限。德國學(xué)者進(jìn)一步引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過隨機(jī)森林模型整合血小板/淋巴細(xì)胞比值（PLR）和紅細(xì)胞分布寬度（RDW），將診斷特異性提升至89.5％，但模型可解釋性不足，臨床推廣存在障礙。2.3現(xiàn)存問題與研究方向盡管血常規(guī)在兒童肺炎診斷中具有重要價(jià)值，當(dāng)前研究仍存在三大局限性：2.3.1特異性閾值缺乏范圍多基于成人數(shù)據(jù)，忽視兒童生理特點(diǎn)（如新生兒中性粒細(xì)胞比例波動(dòng)范圍大）。2.3.2動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系不完善依賴單次檢測(cè)，未系統(tǒng)分析治療過程中參數(shù)演變規(guī)律（如WBC峰值時(shí)間、血小板恢復(fù)曲線）。2.3.3多模態(tài)數(shù)據(jù)融合不足像組學(xué)（如肺部CT紋理特征）、分子標(biāo)志物（如IL-6、PCT）的協(xié)同作用尚未充分挖掘。2.4未來研究應(yīng)聚焦以下方向2.4.1分層診斷標(biāo)準(zhǔn)制定按年齡（嬰幼兒/學(xué)齡前/學(xué)齡期）建立差異化閾值（如嬰幼兒WBC>17×10?/L，學(xué)齡兒童>14×10?/L）；2.4.2時(shí)序特征建模利用時(shí)間序列分析（如ARIMA模型）量化中性粒細(xì)胞恢復(fù)斜率、血小板波動(dòng)熵值等動(dòng)態(tài)指標(biāo)；2.4.3人工智能輔助系統(tǒng)開發(fā)結(jié)合可解釋性算法（如SHAP值）解析關(guān)鍵參數(shù)貢獻(xiàn)度，構(gòu)建臨床決策支持工具。3材料與方法3.1數(shù)據(jù)來源3.1.1研究對(duì)象

回顧性收集梅州市谷城醫(yī)院2023年10月至2024年3月收治的320例兒童臨床數(shù)據(jù)，分為三組：細(xì)菌性肺炎組（200例）：符合《兒童社區(qū)獲得性肺炎診療規(guī)范（2023）》診斷標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)痰培養(yǎng)或血培養(yǎng)確診；病毒性肺炎組（80例）：經(jīng)呼吸道病毒PCR檢測(cè)確診；健康對(duì)照組（40例）：同期健康體檢兒童，無感染癥狀及實(shí)驗(yàn)室異常。3.1.2排除標(biāo)準(zhǔn)合并先天性心臟病、免疫缺陷病或血液系統(tǒng)疾??；入組前72小時(shí)內(nèi)接受抗生素或免疫調(diào)節(jié)劑治療；數(shù)據(jù)缺失率＞20％。3.2檢測(cè)方法3.2.1檢測(cè)指標(biāo)與儀器指標(biāo)檢測(cè)方法儀器型號(hào)WBC激光散射法MindrayBC-7500CSNEUT％流式細(xì)胞術(shù)MindrayBC-7500CSCRP免疫散射比濁法MindrayBC-7500CSPDW電阻抗法MindrayBC-7500CS3.2.2質(zhì)量控制每日?qǐng)?zhí)行3水平室內(nèi)質(zhì)控（低、中、高值），變異系數(shù)（CV）＜5％；通過國家衛(wèi)健委臨床檢驗(yàn)中心室間質(zhì)評(píng)；通過廣東省臨床檢驗(yàn)中心室間質(zhì)評(píng)。3.2.3樣本采集規(guī)范樣本類型：所有患兒采集空腹靜脈血2mL，使用EDTA-K2抗凝管（紫色頭蓋）保存，避免溶血或脂血干擾。采集部位與操作：嬰幼兒（≤3歲）優(yōu)先選擇股靜脈穿刺，學(xué)齡兒童采用肘靜脈穿刺；操作遵循《靜脈采血操作規(guī)范》（WS/T661-2020），穿刺后輕搖抗凝管8-10次，確保充分混勻。保存與運(yùn)輸：樣本采集后30分鐘內(nèi)送檢，室溫（20-25℃）保存，避免極端溫度影響細(xì)胞形態(tài)；如遇延遲，需在2小時(shí)內(nèi)完成檢測(cè)，超出時(shí)限樣本予以剔除。質(zhì)量控制：采集前確認(rèn)患兒未進(jìn)行劇烈運(yùn)動(dòng)或哭鬧（避免應(yīng)激性白細(xì)胞升高）；同一患兒多次采血時(shí)，固定采血時(shí)間段（晨起8:00-9:00），減少晝夜節(jié)律影響。3.2.4時(shí)間節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)基線樣本：采集時(shí)間為入院后1小時(shí)內(nèi)（抗生素使用前）；目的是獲取治療前原始血常規(guī)參數(shù)（WBC、NEUT％、PDW、CRP）。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)樣本：首次復(fù)測(cè)在抗生素治療開始后24小時(shí)；二次復(fù)測(cè)在治療48小時(shí)（評(píng)估中性粒細(xì)胞變化率ΔNeu24h及PDW波動(dòng)趨勢(shì)）；終點(diǎn)采集在退熱后24小時(shí)或出院前（驗(yàn)證參數(shù)恢復(fù)情況）。特殊病例調(diào)整：重癥患兒（如呼吸衰竭）增加每12小時(shí)監(jiān)測(cè)頻次；若治療72小時(shí)無響應(yīng)，追加血常規(guī)檢測(cè)以指導(dǎo)方案調(diào)整。3.2.5倫理與操作一致性所有操作經(jīng)梅州市谷城醫(yī)院倫理委員會(huì)審批（批號(hào)：2023-EC-012），患兒家屬簽署知情同意書；由固定檢驗(yàn)團(tuán)隊(duì)執(zhí)行采血，定期接受標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)，室內(nèi)質(zhì)控合格率≥99％。3.3統(tǒng)計(jì)分析3.3.1以下代碼基于Python實(shí)現(xiàn)涵蓋數(shù)據(jù)加載、預(yù)處理、隨機(jī)森林模型構(gòu)建、評(píng)估及可視化步驟。3.3.2代碼說明數(shù)據(jù)預(yù)處理：刪除缺失值超過20％的樣本，剩余缺失值用中位數(shù)填充；標(biāo)準(zhǔn)化特征（若需與其他模型對(duì)比，如邏輯回歸）；標(biāo)簽二值化（細(xì)菌性肺炎vs其他）。模型訓(xùn)練與調(diào)參：使用網(wǎng)格搜索（GridSearchCV）優(yōu)化隨機(jī)森林超參數(shù)（n_estimators,max_depth等）；交叉驗(yàn)證評(píng)估模型穩(wěn)定性。評(píng)估與可視化：輸出混淆矩陣、ROC曲線、AUC值及分類報(bào)告（靈敏度、特異度等）；可視化特征重要性，幫助臨床解讀關(guān)鍵參數(shù)（如PDW、ΔNeu24h）。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)擴(kuò)展：若需分析ΔNeu24h的預(yù)后價(jià)值，可添加時(shí)間序列分析模塊（如ARIMA模型）。連續(xù)變量符合正態(tài)分布者采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，非正態(tài)分布采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)；分類變量采用卡方檢驗(yàn)，多重比較采用Bonferroni校正;模型間AUC差異采用DeLong檢驗(yàn)（P值<0.05視為顯著）。4研究結(jié)果4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)4.1.1各組患兒基線血常規(guī)參數(shù)比較參數(shù)細(xì)菌組（n=200）病毒組（n=80）健康對(duì)照組（n=40）P值WBC（×10?/L）17.3±4.69.8±3.26.5±1.8<0.001*NEUT％78.4±9.252.1±11.345.2±8.7<0.001*PDW（fL）16.8±1.512.3±1.210.1±0.9<0.001*CRP（mg/L）58.6±22.412.3±6.73.2±1.5<0.001*ΔNeu24h（％）23.5±8.75.2±3.1-<0.001**注釋：細(xì)菌組vs病毒組，采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；細(xì)菌組vs病毒組，ΔNeu24h采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)；健康對(duì)照組：“-”健康對(duì)照組未進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，故ΔNeu24h無數(shù)據(jù)4.1.2中性粒細(xì)胞動(dòng)態(tài)變化與退熱時(shí)間關(guān)聯(lián)ΔNeu24h分組病例數(shù)退熱時(shí)間（天，均值±SD）P值＞15％1563.2±1.1<0.001≤15％445.5±1.84.2模型效能如圖1所示，聯(lián)合模型（WBC+NEUT％+PDW+CRP）的ROC曲線下面積（AUC）為0.936（95％CI:0.902-0.969），顯著高于單一指標(biāo)WBC（AUC=0.812）及Logistic回歸模型（AUC=0.887）。模型間AUC差異采用DeLong檢驗(yàn)（P=0.003），提示隨機(jī)森林的非線性關(guān)系捕捉能力更強(qiáng)。4.2.1ROC性能對(duì)比圖14.3不同診斷模型性能對(duì)比模型名稱AUC靈敏度特異度95％置信區(qū)間WBC（單一指標(biāo)）0.81268.3％76.4％0.753-0.871Logistic回歸（WBC+NEUT％+CRP）0.88785.6％82.1％0.841-0.933聯(lián)合模型（WBC+NEUT％+PDW+CRP）0.93691.2％88.5％0.902-0.969隨機(jī)森林模型的AUC顯著高于Logistic回歸（0.936vs0.887,P=0.003），提示非線性關(guān)系捕捉能力更強(qiáng)5折交叉驗(yàn)證顯示，聯(lián)合模型的平均AUC為0.921±0.015，表明模型具有較高的穩(wěn)定性。模型間AUC差異采用DeLong檢驗(yàn)，P=0.0034.4聯(lián)合模型性能對(duì)比模型平均AUC標(biāo)準(zhǔn)差聯(lián)合模型（5折交叉驗(yàn)證）0.921±0.0155討論5.1方法學(xué)創(chuàng)新首次將血小板參數(shù)（PDW）納入兒童診斷模型，其機(jī)制與細(xì)菌感染時(shí)血小板活化相關(guān)（β=0.32,P=0.008）；與楊雪團(tuán)隊(duì)、Sato等研究的對(duì)比，與楊雪團(tuán)隊(duì)針對(duì)支原體肺炎的研究不同，本實(shí)驗(yàn)通過動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)ΔNeu24h，進(jìn)一步驗(yàn)證了中性粒細(xì)胞恢復(fù)速度與治療響應(yīng)的關(guān)聯(lián)，本研究中ΔNeu24h＞15％的患兒退熱時(shí)間縮短2.3天（P<0.001），與Sato等（2022）報(bào)道的2.1天縮短趨勢(shì)一致。結(jié)論實(shí)驗(yàn)結(jié)論血常規(guī)多參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)可顯著提升兒童細(xì)菌性肺炎診斷效能，聯(lián)合模型（AUC=0.936）顯著優(yōu)于單一指標(biāo)和傳統(tǒng)回歸模型。動(dòng)態(tài)參數(shù)ΔNeu24h使特異度提升6.4％，驗(yàn)證時(shí)序數(shù)據(jù)的臨床價(jià)值。隨機(jī)森林模型非線性捕捉能力較Logistic回歸提升5.5％。推薦基層醫(yī)院推廣WBC+NEUT％+PDW聯(lián)合檢測(cè)方案。局限性本研究為單中心回顧性設(shè)計(jì)，未來需通過多中心前瞻性隊(duì)列驗(yàn)證模型的普適性；此外，未納入分子標(biāo)志物（如PCT）可能限制模型的綜合性能。參考文獻(xiàn)[1]WorldHealthOrganization.(2023).

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NEUT％,

PDW,

CRP（特征）Delta_Neu24h（動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)）#-*-coding:utf-8-*-#依賴庫安裝：pipinstallpandasscikit-learnmatplotlibnumpyseabornimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.metricsimport(roc_auc_score,confusion_matrix,classification_report,roc_curve,auc)importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns##1.數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理##讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('pneumonia_data.csv')#數(shù)據(jù)清洗#刪除缺失值超過20％的樣本data=data.dropna(thresh=data.shape[1]*0.8)#填充剩余缺失值（用中位數(shù)）data.fillna(data.median(numeric_only=True),inplace=True)#特征與標(biāo)簽分離X=data[['WBC','NEUT％','PDW','CRP','Delta_Neu24h']]#靜態(tài)+動(dòng)態(tài)特征y=data['Group'].map({0:0,1:1,2:0})#二分類：細(xì)菌性肺炎（1）vs其他（0）#數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（可選：若需與其他模型對(duì)比） scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)#劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集（7:3）X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X_scaled,y,test_size=0.3,random_state=42,stratify=y)##2.隨機(jī)森林模型訓(xùn)練與調(diào)參##初始化模型rf=RandomForestClassifier(random_state=42)#超參數(shù)網(wǎng)格搜索（優(yōu)化模型性能）param_grid={'n_estimators':[100,200,500],'max_depth':[None,10,20],'min_samples_split':[2,5]}grid_search=GridSearchCV(rf,param_grid,cv=5,scoring='roc_auc')grid_search.fit(X_train,y_train)#最優(yōu)參數(shù)模型best_rf=grid_search.best_estimator_print(f"最優(yōu)參數(shù)：{grid_search.best_params_}")##3.模型評(píng)估與可視化##交叉驗(yàn)證評(píng)估穩(wěn)定性cv_scores=cross_val_score(best_rf,X_train,y_train,cv=5,scoring='roc_auc')print(f"交叉驗(yàn)證AUC均值：{np.mean(cv_scores):.3f}(±{np.std(cv_scores