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摘要
研究目的
本文旨在以通俗易懂的语言向临床风湿病学家介绍近年来基于人工智能（AI）在类风湿性关节炎（RA）研究中的进展。重点介绍了从2023年至2025年初在诊断成像、治疗预测、药物发现和面向患者的工具方面的突破。鉴于AI在医疗领域的关注度日益增加及其在提升医疗服务中的潜力，本文试图弥合技术革新与实际风湿病临床实践之间的差距。
最新发现
多种AI模型在利用热成像和核扫描等成像方式检测早期RA方面表现出高准确性。用于预测治疗反应的模型则利用电子健康记录（EHR）数据，逐步接近在临床工作流程中的实际应用。面向患者的工具如移动症状检查器以及大型语言模型（LLMs），例如ChatGPT，在增强患者教育和参与方面展现了潜力，但其准确性和安全性仍存在差异。此外，AI在识别新型生物标志物和加速药物研发方面也显示出实用性。然而，截至2025年初，尚无AI工具获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准用于风湿病领域，这与其他专科形成了鲜明对比。
总结
人工智能在提升RA临床护理方面具有巨大潜力——从早期诊断到个性化治疗均有涉及。然而，由于监管、技术和实施方面的挑战，其临床应用仍然有限。亟需建立简化的监管框架，并加强临床医生、研究人员和行业伙伴之间的合作。通过审慎整合，AI可以成为应对风湿病复杂性和人力资源短缺的重要辅助工具。
正文
近年来，人工智能（AI）在医学领域的应用取得了显著进展，尤其是在类风湿性关节炎（RA）的研究中。以下将从多个方面详细阐述这些进展及其对临床实践的影响。
诊断成像
AI在诊断成像中的表现尤为突出。例如，热成像和核扫描等成像技术已被证明能够有效检测早期RA。近期研究表明，一些定制的卷积神经网络（CNN）模型，如RANet和RA-XTNet，可通过手部热成像或X光片自动检测RA，其准确性令人瞩目。此外，深度学习分割技术还被应用于99mTc-maraciclatide成像，进一步提升了炎症区域的检测精度。
治疗预测
在治疗预测方面，AI模型通过整合电子健康记录（EHR）数据，成功预测了抗肿瘤坏死因子（TNF）药物对RA患者的治疗反应。例如，ATRPred是一种基于机器学习的工具，专门用于协助临床医生决定是否使用抗TNF治疗。类似地，其他算法也可通过遗传标记和临床指标预测药物疗效，从而实现更个性化的治疗方案。
药物发现
AI不仅在现有药物的应用上取得突破，还在新药研发中发挥了重要作用。例如，AlphaFold等深度学习技术能够精确预测蛋白质结构，从而加速潜在药物的筛选过程。此外，一项基于深度学习的研究成功筛选出针对TNF-alpha的天然化合物，为RA的潜在管理提供了新方向。
面向患者的工具
面向患者的AI工具同样引人注目。例如，移动AI症状检查器和自我转诊工具已在多中心随机对照试验中表现出较高的诊断准确性。同时，大型语言模型如ChatGPT也被用于弥患RA患者与医疗专业人员之间的沟通鸿沟，尽管其准确性和信息完整性仍需进一步优化。
挑战与前景
尽管AI在RA领域的潜力巨大，但其临床应用仍面临诸多挑战。首先，监管框架尚未完善，导致许多AI工具无法获得FDA批准。其次，算法偏见和隐私问题也需要引起重视。此外，如何将AI无缝整合到现有的临床工作流程中，仍是需要解决的关键问题。
总之，AI在RA领域的应用前景广阔，但其实现需要多方协作。只有通过简化监管流程、加强跨学科合作，才能充分发挥AI在风湿病学中的潜力，为患者提供更高效、更精准的医疗服务。
(全文结束)