ThaCoder：基于常规全血细胞计数的地中海贫血筛查可解释深度学习框架：一项多中心验证研究

《Clinica Chimica Acta》：ThaCoder: an explainable deep learning framework for thalassemia screening using routine complete blood count: a multi-center validation study

　　

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  一个锁定的 EFA-DNN 模型利用常规血常规（CBC）指标筛查地中海贫血携带者。
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  在四家独立医院完成验证，无需重新拟合或重新选择阈值。
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  内部 AUROC 为 0.9598；外部 AUROC 在 0.8771 至 0.9439 之间。
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  其性能显著优于七项传统红细胞指标（DeLong P < 0.001）。
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  用于分流后，每位携带者所需的确诊性基因检测从 10 次降至 2.3 次。

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背景

地中海贫血是一种常染色体遗传性疾病，发病率约为每 10 万人中 18.28 例，并在东南亚、南亚、中东、非洲及地中海裔人群中表现出显著的历史性地理聚集特征 [1]。然而，当代的人口迁移从根本上改变了其全球流行病学特征，导致北平等传统低流行地区的患病率持续上升。

研究设计与伦理审批

本多中心回顾性研究严格遵循《赫尔辛基宣言》开展，并按照 TRIPOD+AI 声明进行报告。研究方案经复旦大学附属中山医院（厦门分院）机构审查委员会批准（批准号 B2021–049），并分别获得各参与外部中心伦理委员会的独立批准：厦门大学附属第一医院（批准号 [2024] 科研伦理审查第……号）。

基线特征与域偏移分析

内部队列共有 2317 名参与者，其中 586 人基因型阳性，1731 人阴性；该队列及四个外部队列的特征汇总于附表 S3。内部训练集与测试集的划分仅显示出轻微的分布差异（最大绝对标准化均值差为 0.083；附表 S2）。

在内部队列中，地中海贫血阳性患者表现出典型的小细胞低色素性贫血，并伴有代偿性红细胞增多（附表 S1），且存在明显的……

克服域偏移并确保泛化能力

对域偏移的脆弱性是部署诊断 AI 的主要障碍。如结果部分所述，外部验证队列中非地中海贫血性贫血的患病率更高，且内部队列中 HGB 与 HCT 的组间差异在各外部中心并未一致地重现。高度依赖 CBC 绝对值的模型，当其决策边界与本地分布绑定，在基线发生偏移时，特异性可能出现明显下降。

将 CBC 检测组合表示为三个……

结论

本研究提出了一种基于常规 CBC 参数、用于基因检测前地中海贫血风险分层的可解释深度学习框架。研究采用 EFA 对存在代数关联的指标进行去相关处理；锁定后的模型在四个外部中心均保持了判别能力，尽管各中心表现存在异质性，且绝对概率需要根据具体站点进行重新校准。On-manifold SHAP 在保留红细胞指标间算术恒等关系的同时，提供了特征归因。

CRediT 作者贡献声明

Xiaosong Su：撰写——原稿、软件、调查研究、资金筹措、形式化分析、数据整理、概念化。Yan Lin：资源、数据整理。Kouqiong Wang：指导。Yuning Lin：资源、数据整理。Lin Wu：资源、数据整理。Xiang Jiang：资源、数据整理。Yi Shi：资源、数据整理。Baishen Pan：撰写——审阅与编辑。Beili Wang：资源、数据整理。Wei Guo：指导、概念化。Jiaye Zhou：撰写——原稿……

资金来源

本研究得到福建省自然科学基金（资助号 2024 J011433）和厦门医疗与卫生引导项目（资助号 3502Z20244ZD1319 及 3502Z20244ZD1166）的支持。研究资助方未参与研究设计、数据收集、数据分析、数据解读或报告撰写。

利益冲突声明

作者声明，不存在任何可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益关系或个人关系。

本回顾性研究未进行前瞻性注册。目前没有公开的独立研究方案文件；本研究在伦理声明中列出的五个参与中心的机构审查委员会批准下开展，分析方案已在方法部分完整报告，并且……

致谢

在撰写和修改本文手稿及相关投稿材料的过程中，作者使用 Gemini 3.1 Pro 与 GPT-5.6 Sol 协助进行代码调试、手稿及投稿材料整理、翻译、语言润色、手稿修改措辞建议以及回复审稿人意见和文档排版。患者级别数据保留在本地研究环境中，未提供给第三方 AI 服务。作者审阅了所有……

Xiaosong Su|Yan Lin|Kouqiong Wang|Yuning Lin|Lin Wu|Xiang Jiang|Yi Shi|Baishen Pan|Beili Wang|Wei Guo|Jiaye Zhou