摘要：作者介绍大家好，我是费健，上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科主任医师。从医30多年来，我一直在临床一线工作，既做传统外科手术，也做微创消融治疗。曾获中华医学科技奖、华夏医学科技奖等多个奖项，也长期致力于医学科普，希望用最易懂的方式，把健康的知识带给大家。
作者介绍
大家好，我是费健，上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科主任医师。从医30多年来，我一直在临床一线工作，既做传统外科手术，也做微创消融治疗。曾获中华医学科技奖、华夏医学科技奖等多个奖项，也长期致力于医学科普，希望用最易懂的方式，把健康的知识带给大家。
推荐理由
今天想和大家分享一篇2025年发表在《BMJ Open》上的最新研究。这项研究探索了如何用我们常见的甲状腺功能指标，通过人工智能算法，帮助区分甲状腺结节的良恶性。内容既前沿又实用，尤其适合关心甲状腺健康的朋友阅读。
抽血就能判断甲状腺结节是良性还是恶性？AI说：可以！
你是不是每次体检拿到“甲状腺结节”的报告都会心头一紧？别慌，你不是一个人。据统计，我国甲状腺结节的检出率高达20%~70%，其中绝大部分是良性的，但仍有5%~15%可能是恶性——也就是我们常说的甲状腺癌。
那么问题来了：怎么才能在不穿刺、不手术的情况下，更早、更准地判断结节的好坏呢？
最近，一项发表在国际权威期刊《BMJ Open》上的研究给出了一个令人兴奋的答案：通过常规的甲状腺功能验血数据，结合人工智能（AI）算法，就可以高效区分结节的良恶性！
这项研究到底做了什么？
来自河南科技大学第一附属医院、湖北中医药大学等多个团队的研究者，回顾性分析了1649位甲状腺结节患者的临床数据。他们使用了7种常见的机器学习模型（包括随机森林、梯度提升等），仅通过以下几项常见的甲状腺功能指标：
FT3（游离三碘甲状腺原氨酸）FT4（游离甲状腺素）TSH（促甲状腺激素）TGAb（甲状腺球蛋白抗体）TPOAb（甲状腺过氧化物酶抗体）就成功构建出了预测模型。结果显示：
✅ 梯度提升（Gradient Boosting）模型表现最佳，预测恶性结节的：
准确率达 79.4%AUC（模型区分能力）为 0.82精确率超过 81%✅ 最关键的三项指标是：
FT4TPOAbFT3也就是说，未来我们或许仅凭一张验血单，就能初步评估结节风险，为患者减少不必要的穿刺和心理负担。
为什么这项研究特别值得关注？
无创、低成本：相比超声引导穿刺、手术病理等，抽血检查更简单、更易接受；数据来自常规体检项目：FT3、FT4、TPOAb等都是甲状腺常规验血内容，容易获取；AI助力，更客观：机器通过学习大量数据找出规律，减少人为主观差异；尤其适合高风险人群初筛：比如有家族史、年轻女性、长期压力大的人群。但也要理性看待：
研究者也指出，目前该模型还存在一些局限：
数据来自单一医疗中心，还需要更多样本验证；未结合超声图像等更多信息；目前还缺乏方便临床使用的软件界面。所以它暂时不能完全替代医生诊断，但可以作为强有力的辅助工具，帮助我们更早发现问题、更精准制定诊疗方案。
写给每一位关心健康的你：
作为一名外科医生，我深知大家对于“结节”二字的焦虑。但也请记得，绝大多数结节是良性的，定期随访、保持良好的生活习惯、控制情绪压力，非常重要。
如果你或家人正在面对结节的困扰，除了常规超声，也可以关注甲状腺功能指标的变化，并在医生指导下综合判断。
健康是一种能力，知识是最好的防护。
希望今天这篇科普能帮你更安心、更明智地面对甲状腺问题。
如果你觉得有用，欢迎分享给身边需要的人❤️
文章依据：Ma F, Yu F, Lv S, et al. Machine learning model for differentiating malignant and benign thyroid nodules based on thyroid function data. BMJ Open. 2025;15:e093466.
作者：费健 主任医师
单位：上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科
来源：费健医生
