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针对临床医学检验科信息系统(LIS)只能对检验结果进行异常提醒,无法综合个性化信息进行审核决策的局限性,构建了医学检验智能审核模型(LISIV)。LISIV采用历史检验记录和病人个性化信息融合起来的样本特征集,并构建由随机森林,XGBoost和GBDT+LR等多分类器组合的模型。以血常规检验为研究对象,实验结果表明,LISIV的准确率为99%,召回率为98%,F1分数为99%。