随着科技发展，基于孕妇 BMI、孕周等多指标分析的智能模型为 NIPT 检测的时点选择与风险控制提供了新思路。 本文围绕 NIPT 检测中 Y 染色体浓度预测、孕妇分组优化及女胎异常判定等问题，建立了一系列数学模型，显著提升了 NIPT 检测的准确性和时效性。 本研究重点构建 Y 染色体浓度预测模型。通过热卡填充、IQR 法和归一化对数据进行预处理，建立多元回归、随机森 林和 XGBoost 三种预测模型，其中 XGBoost 表现最优，拟合优度 R²达 60.47%。相关性分析表明，Y 染色体浓度与孕周呈 正相关，与 BMI 呈负相关，显著性 P 值为 0.045，为后续研究奠定了基础。