目的：建立一个基于间接胆红素和炎症标志物[包括中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）和血小板与淋巴细胞比值（PLR）]的有效预后模型，以预测鼻咽癌患者的生存情况。方法：回顾性分析688例鼻咽癌患者治疗前的血液学指标，包括间接胆红素以及外周血细胞参数；随机分为训练集481例和测试集207例。采用机器学习构建间接胆红素—炎症（IBI）评分，建立列线图；通过一致性指数（C指数）、时间相关接收器工作特性（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）来衡量预测模型的性能；进一步分析各指标之间的交互作用和中介效应。结果：比对14种机器学习算法，选择最优模型倾斜随机生存森林构建IBI评分。训练集、测试集和全集的IBI评分C指数分别为0.722、0.564和0.672；全集的1年、3年及5年时间依赖性ROC曲线下面积分别为0.762、0.712及0.705。IBI评分与患者的肿瘤TNM分期呈显著正相关关系（P<0.05）。联合性别、年龄、临床分期以及IBI评分等指标建立的列线图，经DCA评估，显示出良好的临床实用性和预测能力。间接胆红素与PLR之间存在显著的交互作用。在间接胆红素对鼻咽癌生存影响方面，炎症指标未表现出中介效应。结论：IBI评分作为鼻咽癌患者的潜在预后因子，具有检测便利和经济优势，可为鼻咽癌的个性化预后预测和临床制定治疗策略提供依据。