目录
一、引言
1.1 研究背景与目的
母婴 ABO 血型不合溶血病是一种常见的新生儿溶血病，主要发生在母亲为 O 型血，胎儿为 A 型或 B 型血的情况下。当胎儿红细胞上的 A 或 B 抗原进入母体后，刺激母体产生相应的 IgG 抗体，这些抗体通过胎盘进入胎儿体内，与胎儿红细胞上的抗原结合，导致红细胞破坏，引发溶血反应。
母婴 ABO 血型不合溶血病可能导致新生儿出现黄疸、贫血、水肿、肝脾肿大等症状，严重时可引起胆红素脑病，导致神经系统后遗症，甚至危及生命。因此，早期准确预测母婴 ABO 血型不合溶血病的发生风险，并制定科学合理的术前、术中、术后诊疗方案，对于降低新生儿发病率和死亡率，改善预后具有重要意义。本研究旨在利用大模型对母婴 ABO 血型不合溶血病进行风险预测，并根据预测结果制定个性化的手术方案、麻醉方案、术后护理方案等，提高诊疗水平，保障母婴健康。
1.2 国内外研究现状
在国外，对于母婴 ABO 血型不合溶血病的研究起步较早，已经建立了较为完善的诊疗体系。相关研究主要集中在溶血病的发病机制、诊断方法和治疗手段等方面。近年来，随着人工智能技术的发展，部分研究尝试将机器学习算法应用于溶血病的预测，但仍处于探索阶段，应用范围有限。
国内对母婴 ABO 血型不合溶血病的研究也取得了一定的成果。临床实践中，主要通过血型血清学检查来诊断该病，治疗方法包括光照疗法、药物治疗和换血疗法等。在预测方面，一些研究利用传统的统计方法对危险因素进行分析，但准确性和及时性有待提高。目前，将大模型应用于母婴 ABO 血型不合溶血病预测的研究较少，相关技术和应用还不够成熟。
当前研究的不足主要体现在预测模型的准确性和可靠性有待提升，难以全面考虑多种复杂因素对溶血病发生的影响；同时，现有研究在根据预测结果制定系统、个性化的诊疗方案方面还存在欠缺。本研究将创新性地运用大模型，综合多源数据进行精准预测，并制定全面、细致的诊疗方案，有望填补这一领域的空白，为临床实践提供更有效的支持。
1.3 研究方法与创新点
本研究采用回顾性研究和前瞻性验证相结合的方法。首先收集大量母婴 ABO 血型不合溶血病相关病例数据，包括孕妇和新生儿的临床资料、实验室检查结果等，对数据进行预处理和特征工程后，用于训练大模型。通过回顾性分析，评估大模型在预测溶血病发生风险方面的性能。随后，进行前瞻性验证，将模型应用于新的病例，进一步验证其准确性和可靠性。
本研究的创新点在于首次将先进的大模型技术引入母婴 ABO 血型不合溶血病的预测领域，充分利用大模型强大的数据分析和处理能力，挖掘多维度数据之间的潜在关系，提高预测的准确性和全面性。同时，根据大模型的预测结果，制定涵盖术前、术中、术后各个环节的个性化诊疗方案，包括手术方案、麻醉方案、术后护理等，实现精准医疗，这在该领域的研究中具有开创性意义 。
二、母婴 ABO 血型不合溶血病概述
2.1 发病机制
母婴 ABO 血型不合溶血病的发病机制主要源于母婴之间的血型抗原 - 抗体反应。当母亲血型为 O 型，胎儿血型为 A 型或 B 型时，胎儿红细胞上的 A 或 B 抗原因胎盘屏障的生理性破损等原因进入母体循环系统 。母体免疫系统将这些外来的 A 或 B 抗原识别为异物，从而启动免疫应答机制，产生针对 A 或 B 抗原的 IgG 抗体。这些 IgG 抗体分子量较小，能够通过胎盘进入胎儿体内。
进入胎儿体内的 IgG 抗体与胎儿红细胞表面的 A 或 B 抗原特异性结合，形成抗原 - 抗体复合物。这一复合物会激活胎儿体内的补体系统，补体被激活后，一系列连锁反应发生，导致红细胞膜的结构和功能受损，红细胞发生破裂和溶解，即溶血现象。红细胞的大量破坏使得血红蛋白释放，进一步代谢产生胆红素，当胆红素生成速度超过了胎儿肝脏的代谢和排泄能力时，就会导致血液中胆红素水平急剧升高，从而引发黄疸等一系列临床症状。此外，持续的溶血过程还会导致胎儿或新生儿出现贫血，严重时影响心脏功能，引发心力衰竭等严重并发症。
2.2 临床表现
母婴 ABO 血型不合溶血病的临床表现轻重不一，主要症状包括黄疸、贫血和肝脾肿大等。
黄疸是最为常见的症状，多在出生后 2 - 3 天出现，且进展迅速。血清胆红素水平快速上升，以间接胆红素升高为主。严重黄疸若未得到及时治疗，胆红素可透过血脑屏障，引发胆红素脑病，这是一种严重的神经系统并发症，可导致新生儿出现嗜睡、吸吮无力、抽搐、角弓反张等症状，即使幸存，也可能遗留智力低下、听力障碍、手足徐动症等后遗症。
贫血程度因人而异，轻者可能仅表现为轻度贫血，重者血红蛋白可低于 60g/L，出现面色苍白、呼吸急促、心率加快等症状，严重贫血可导致心力衰竭，影响新生儿的生长发育和生命健康。
肝脾肿大也是常见体征之一，由于溶血导致红细胞破坏增加，骨髓外造血代偿性增强，使得肝脾组织参与造血，从而引起肝脾肿大。一般脾脏肿大相对较轻，而肝脏肿大程度则因病情而异 。
此外，部分患儿还可能出现水肿，表现为皮肤苍白、水肿，严重者可伴有胸腔积液、腹水等，多见于重症病例。在新生儿期，还可能观察到患儿精神萎靡、拒食、反应差等非特异性症状。这些临床表现不仅影响新生儿的身体健康，还可能对其远期神经系统发育和生长造成不良影响，因此早期识别和干预至关重要。
2.3 流行病学特征
母婴 ABO 血型不合溶血病在全球范围内均有发生，具有一定的流行病学特点。在活产新生儿中，其发病率约为 11.9% ，占母婴血型不合妊娠的 43.1%。
从人群分布来看，母亲为 O 型血，胎儿为 A 型或 B 型血的组合是发病的高危因素，其中以母亲 O 型、胎儿 A 型的情况更为常见 。这种血型组合导致的溶血病约占 ABO 溶血病的三分之二。此外，ABO 溶血病可发生在第一胎，这与其他类型的新生儿溶血病有所不同，主要是因为 O 型血母亲在孕前可能已受到自然界中广泛存在的 A、B 血型物质（如某些细菌、病毒表面的类似 A、B 抗原结构）刺激，体内已产生抗 A 或抗 B 的 IgG 抗体。
在地域和种族方面，虽然 ABO 血型不合溶血病无明显的地域差异，但不同种族人群的 ABO 血型分布频率存在差异，可能导致发病率在一定程度上有所波动。例如，某些地区或种族中 O 型血人群比例较高，相应地，母婴 ABO 血型不合溶血病的发生风险可能也会相对增加 。总体而言，了解这些流行病学特征，有助于针对性地开展高危人群筛查和预防工作，降低疾病的发生率和严重程度。
三、大模型在母婴 ABO 血型不合溶血病预测中的应用
3.1 模型选择与构建
本研究选用 Transformer 架构的大语言模型进行母婴 ABO 血型不合溶血病的预测，其强大的自注意力机制能够有效捕捉输入数据中的长距离依赖关系，对复杂的医学数据特征具有出色的提取和学习能力，在自然语言处理及多模态数据分析等领域展现出卓越性能，为准确预测提供了有力支持。
数据收集方面，我们从多家医院的妇产科和新生儿科收集了近 [X] 年的病例数据，涵盖孕妇的年龄、孕周、既往孕产史、血型、血清抗体效价等信息，以及新生儿的血型、出生体重、黄疸出现时间、胆红素水平、血常规指标等。共纳入 [具体数量] 例母婴 ABO 血型不合的病例，其中发生溶血病的病例 [病例数 1] 例，未发生溶血病的病例 [病例数 2] 例，确保数据的多样性和代表性。
在模型训练阶段，首先对收集到的数据进行清洗和预处理，去除缺失值过多、异常值明显的数据样本，并对连续型数据进行标准化处理，对分类数据进行编码转换，使其符合模型输入要求。采用交叉熵损失函数作为优化目标，利用随机梯度下降算法对模型进行迭代训练，通过多次试验调整学习率、批次大小等超参数，以提高模型的收敛速度和预测性能。在训练过程中，使用早停法防止模型过拟合，即当验证集上的损失函数在连续多个 epoch 不再下降时，停止训练，保存当前最优模型。经过 [X] 轮的训练，模型逐渐收敛，学习到数据中的关键特征与溶血病发生之间的潜在关系。
3.2 预测指标与数据输入
纳入预测的指标包括母体因素和胎儿因素。母体因素有孕妇年龄，研究表明高龄孕妇（年龄≥35 岁）发生母婴 ABO 血型不合溶血病的风险相对增加 ，可能与机体免疫功能变化有关；孕周，早产（孕周＜37 周）胎儿由于肝脏等器官发育不成熟，对胆红素代谢能力较弱，一旦发生溶血，病情可能更严重；既往孕产史，有流产、死胎、新生儿溶血病等不良孕产史的孕妇，再次妊娠时发生 ABO 血型不合溶血病的概率会升高；血型及血清抗体效价，母亲为 O 型血，胎儿为 A 型或 B 型血是发病的基础，且母亲血清中抗 A 或抗 B 抗体效价越高，胎儿发生溶血病的风险越大，当抗体效价≥128 时，需高度警惕 。胎儿因素涵盖胎儿血型，A 型或 B 型胎儿面临更高的发病风险；出生体重，低出生体重儿（出生体重＜2500g）自身储备不足，对溶血的耐受性差；黄疸出现时间，出生后 24 小时内出现黄疸是 ABO 血型不合溶血病的重要预警信号 ；胆红素水平，血清胆红素迅速升高提示溶血可能正在发生；血常规指标，如血红蛋白下降、红细胞计数减少、网织红细胞升高均与溶血相关 。
数据收集来源为合作医院的电子病历系统、实验室检测报告等。在数据处理过程中，针对缺失值，若某样本缺失值较少且为非关键指标，采用均值、中位数或同类样本的统计值进行填充；若缺失关键指标，则剔除该样本。对于异常值，通过统计学方法（如 3σ 原则）进行识别，对于明显偏离正常范围的数据，结合临床实际情况进行修正或删除，以保证数据质量，为模型提供准确可靠的输入。