摘要：目的基于可量化的实验室检测指标构建中医湿证的预测模型并进行验证。方法选取2023年1月至2024年5月在广州中医药大学第二附属医院就诊的患者232例，根据中医师诊断结果将患者分为平和质组（n=125）与中医湿证组（n=107)。检测患者血常规指标、生化指标和血清晚期糖基化终末产物（AGEs）。利用LASSO-Logistic回归分析构建模型，利用ROC曲线、校准曲线以及临床决策曲线对模型的区分度、一致性和临床效用进行评价。结果与平和质组相比，中医湿证组在饮食、作息等方面存在差异。LASSO-Logistic回归分析筛选出BMI、白细胞计数、乳酸脱氢酶(LDH)、载脂蛋白A1(apoA1)、脂联素（ADPN)、羧乙基赖氨酸作为中医湿证的独立影响因素，用于构建预测模型。训练集ROC曲线下面积（AUC)为O.773，敏感性为0.688，特异性为0.711;测试集AUC为0.761，敏感性为0.633，特异性为0.747。校准曲线Brier评分为0.1935，斜率为0.99。临床决策曲线显示模型在阀值概率0.10~1.00范围内具有净获益。结论基于BMI、白细胞计数、LDH、apoA1、ADPN、羧乙基赖氨酸构建的预测模型对中医湿证具有较好的预测价值。