血液疾病是常见的一种原发于造血系统的疾病,血液疾病患者若能被及早发现并接受正规有效的治疗,可大大降低其死亡率。血液疾病的传统诊疗往往需要医生对复杂众多的病理数据和细胞图像进行整理和分析,因此诊疗效果受到人为主观因素的影响较大。近年来“大数据”概念受到越来越多的关注,而随着医疗信息化工作的不断完善,血液疾病也积累了大量的医学数据。这些数据常以数值或图像的形式呈现,具有数据量大、数据多样化、数据不均衡、数据价值高的特点。如何能合理地利用好这些数据,从中挖掘出有用的信息,这对传统医学是个极大的挑战,但同时也为其带来了前所未有的发展契机。目前,机器学习（Machine Learning,ML）被证明能够有效提升医疗数据分析的质量和效率,其中支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、决策树（Decision Tree,DT）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）等先进的机器学习方法已被广泛应用于各种癌症疾病的数据分析中,并取得了较好的成果。本文利用流行的机器学习算法对血液疾病医疗数据进行分析,提高了血液疾病诊断的精确性与客观性,提升了诊疗的效率,减轻了医生的工作负担。对此,本文完成了如下几个方面的研究工作:（1）挑选血液疾病中具有代表性的急性髓细胞白血病（Acute Myeloid Leukemia,AML）数值数据,采用支持向量机和决策树算法对其进行数据分析,并评估了诱导缓解治疗后的完全缓解（Complete Remission,CR）效果。首先,采用“统计产品与服务解决方案（Statistical Product and Service Solutions,SPSS）”软件筛选与CR关联的个体差异特征。其次,使用SVM的三种典型核函数和DT分别建立了数据分析模型,实现了CR效果预测。仿真结果表明,利用SPSS软件提取出的统计学病理特征能够很好地满足各数据分析模型需要,其中SVM模型的性能最佳,可帮助医生挖掘潜在的个体差异特征,同时可用于AML患者缓解治疗后的CR预测,提高血液疾病诊疗的效率和准确率。（2）针对血液疾病人工镜检的主观性和耗时性,选取血液细胞图像作为数据,利用DCNN对其进行图像数据分析,实现了血液细胞图像的自动识别分类。首先,使用传统数据增强方法对血液细胞图像数据进行数据预处理。其次,构建DCNN图像数据分析模型,实现了图像的识别分类。最后,比较分析了DCNN模型性能结果。结果表明,DCNN模型在血液细胞图像分类任务中获得了较高的精确率。该方法可为医生临床诊断和制定治疗方案提供重要参考,同时可提高血液细胞分类的精确性和客观性。（3）考虑到血液细胞图像数据不均衡的问题,采用Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein Generative Adversarial Networks,WGAN）对图像数据进行不均衡处理,提升了DCNN的血液细胞分类性能。首先,采用WGAN合成新的血液细胞图像,实现了图像数据的均衡化。然后,将合成的图像作为新的数据集用于提升DCNN的分类性能。最后,比较分析了WGAN的数据增强结果。结果表明,基于WGAN的图像增强在学习效果、准确率、泛化能力上均优于传统数据增强等方法,能更好、有效地解决图像数据分析中不均衡问题。本文基于SVM、DCNN等机器学习方法分别对血液疾病与CR关联的数值数据、血液细胞图像数据进行分析应用,获得了较好的准确率和精确度。其中,对图像类数据的不均衡问题导致的DCNN模型性能不足,借助WGAN进行了性能提升。相关研究结论表明,机器学习可用于挖掘血液疾病医疗数据中潜在有价值的信息,有效辅助血液疾病的诊疗。