综述：人工智能在血友病护理中的应用：文献叙事回顾

本综述系统探讨人工智能（AI）技术在血友病诊疗领域的创新应用，涵盖AI辅助诊断（如凝血因子缺乏检测）、预测模型（抑制剂风险预警）、数字健康（可穿戴设备实时监测）及个体化治疗方案优化（重组因子与模拟剂应用），为推进血友病精准医疗提供重要参考。

　　

ABSTRACT

引言

血友病是一种罕见的X连锁遗传性出血性疾病，由凝血因子缺乏引起，导致患者反复出现关节和肌肉出血。血友病A（Haemophilia A）占病例的80%–85%，血友病B（Haemophilia B）占15%–20%。尽管治疗方法不断进步，但仍面临诸多挑战，包括抑制剂产生、治疗差异性、数据稀缺、算法偏见以及技术可及性不均等问题。人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术有望通过提升诊断准确性、预后评估和管理水平，推动个体化治疗策略的发展。

目的

本综述系统评估人工智能在血友病护理中的应用，重点分析其对诊断、预测建模、数字健康解决方案和治疗优化的影响，同时探讨相关技术局限与伦理问题。

方法

研究采用叙事性综述方法，分析了40篇相关文献，聚焦于AI驱动的诊断工具、预测模型、数字健康技术及治疗优化策略，并对算法偏见、成本与可及性等集成障碍进行了评估。

结果

人工智能显著提高了血友病的诊断准确性，能够预测疾病严重程度、评估抑制剂形成风险并优化重组疗法。机器学习（Machine Learning）技术在机器人辅助手术中提升了操作精度，而基于AI的数字工具（如聊天机器人和可穿戴设备）有效支持患者自我管理与实时监测。生成式人工智能（Generative AI）助力患者教育与预测建模，辅助临床决策。此外，AI驱动的个体化预防策略正逐渐兴起，包括使用因子模拟物（factor mimetics）和再平衡剂（rebalancing agents）。

结论

人工智能正推动血友病护理迈向精准医疗的新范式。然而，伦理担忧、数据不足及经济壁垒限制了其全面发展。未来研究应致力于减少算法偏见、提高数据可用性，并优化AI驱动的个体化治疗策略，以改善患者预后。

利益冲突声明

作者声明无利益冲突。