目的分析血脂和血常规相关参数在尘肺病患者中的情况，并构建列线图诊断模型探讨其对尘肺病的诊断价值。方法选取2022年1月至2024年1月重庆医药高等专科学校附属第一医院入院的456例尘肺病患者作为尘肺病组，以同期462例接触粉尘相关职业的体检健康者作为对照组。检测并比较两组血脂及血常规相关参数水平，通过单因素和多因素Logistic回归分析与尘肺病相关的血脂及血常规参数。基于机器学习中逻辑回归法构建列线图诊断模型，通过受试者工作特征(ROC)曲线计算C指数、Hosmer-Lemeshow拟合优度绘制模型校准曲线评估列线图诊断模型的诊断效能，并采用决策曲线分析（DCA）评估列线图诊断模型的临床实用性。结果尘肺病组血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、总胆固醇(TC)、红细胞计数(RBC)、血细胞比容(HCT)、血红蛋白(Hb)、淋巴细胞数量(LYM)、淋巴细胞百分比（LYM%）水平低于对照组(P＜0.05)，中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、全身免疫炎症指数（SII）水平高于对照组(P＜0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,血中HDL-C、TC、LYM%、PLR和SII为尘肺病发生的独立影响因素(P＜0.05)。将HDL-C、TC、LYM%、PLR和SII作为诊断因子构建尘肺病发生的列线图诊断模型,该诊断模型ROC曲线C指数为0.84(95%CI：0.81~0.86)，诊断尘肺病的灵敏度为75.29%，特异度为77.51%，阳性诊断值为83.25%，阴性诊断值为67.88%。对构建的列线图诊断模型进行内部验证，验证集ROC曲线C指数0.84(95%CI：0.80~0.87)，灵敏度为80.91%，特异度为72.62%，阳性诊断值为79.46%，阴性诊断值为74.39%。该诊断模型校准曲线斜率接近1，拟合度检验P＞0.05。DCA分析发现该诊断模型对尘肺病发生的风险诊断具有临床实用价值。结论HDL-C、TC、LYM%、PLR和SII为尘肺病发生的独立影响因素，基于机器学习原理成功构建了尘肺病发生的列线图诊断模型，经验证后有较高的诊断效能。