准确估计低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）对于心血管风险评估和监测至关重要。由于β定量法操作繁琐且不适用于常规使用，已开发了多种方程来估计LDL-C浓度。然而，在甘油三酯水平升高、低LDL-C或非空腹样本等临床条件下，传统方程的性能可能下降。本研究比较了常规估计公式（Friedewald、Martin-Hopkins和Sampson-Nielsen公式）与机器学习模型在估计血清LDL-C方面的性能。研究使用了一个大型临床实验室数据库，涵盖了广泛的脂质谱特征。结果显示，机器学习模型在广泛的临床条件下均优于传统方程，特别是在甘油三酯升高和低LDL-C水平的情况下。机器学习方法通过利用多种脂质参数之间的非线性关系，提供了更准确的LDL-C估计，有望改善基于脂质的心血管风险分层，特别是在传统公式准确性有限的临床场景中。