摘要：目的利用血清拉曼光谱建立快速诊断HCV感染的诊断模型。方法将HCV感染者血清(374例)与非HCV感染者血清(707例)吸至毛细管内于拉曼光谱仪进行点测量,获得拉曼光谱原始数据后,使用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法扣除荧光背景,并采用origin2018软件寻找拉曼光谱数据之间的差异,构建airPLS-PLS-SVM统计模型。结果 HCV感染者血清与非HCV感染者拉曼光谱数据于442、509、621、643、 755 、828、853、876、925、 1 002 、 1 031 、1 047、1 210、1 330、1 449、1 555、1 670 cm^-1 位移上存在差异,于1 002、 1 157 、 1 515 cm^-1 位移处强度差异明显,绘制受试者工作特征曲线评估模型效果,得到特异度为97.424 9%,灵敏度为93.406 6%,正确率为96.296 3%。结论血清拉曼光谱技术结合airPLS-PLS-SVM统计模型能够很好地区分HCV感染与非HCV感染血清,有望成为一种快捷、简便的HCV感染诊断工具。