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这篇综述聚焦精准医学领域，阐述人工智能（AI）在整合健康记录、遗传学和免疫学数据方面的应用。AI 助力分析多源数据，在疾病风险预测、治疗优化等方面成果显著，尤其在自身免疫性风湿病领域，但也面临数据、隐私等挑战，为精准医学发展提供了全面视角。
引言
精准医学是医疗领域的重大变革，摒弃了传统 “一刀切” 的治疗模式，转向根据患者个体免疫疾病特征制定个性化治疗方案。它依赖于整合基因信息、免疫图谱和大量健康记录等多维度数据，而人工智能（AI）的应用进一步提升了对复杂生物数据的解读能力，将其转化为具有临床指导意义的信息。
AI 中的机器学习（ML）和深度学习技术，在剖析现代医疗系统中的多组学和多层面数据集方面发挥着关键作用。在遗传学领域，AI 算法能够快速准确地分析遗传标记，为了解患者易感性和治疗反应提供依据；在免疫学领域，AI 模型可模拟免疫系统动态，优化个性化免疫治疗方案，推动癌症免疫治疗等领域的发展。此外，AI 与电子健康记录（EHRs）的融合，有助于全面了解患者健康史，提高诊断准确性和治疗效果。然而，AI 在精准医学中的应用也面临数据隐私、患者同意和伦理等挑战，谨慎应对这些问题是 AI 在医疗领域成功应用的关键。本综述旨在探讨 AI 助力下，整合健康记录、遗传学和免疫学在自身免疫性风湿疾病精准治疗中的临床应用。
AI 驱动的健康记录分析
AI 在医疗领域取得了显著进展，基于大量电子健康记录（EHR）的应用层出不穷。深度学习在图像识别等任务中的成功，促使其在医疗领域广泛应用，如 Aidoc 的 AI 平台帮助放射科医生快速准确诊断疾病，Google 的 AI 系统在糖尿病视网膜病变筛查中达到与眼科医生相当的准确率。除了影像应用，AI 在药物研发和流行病学预测方面也有潜力，例如 Atomwise 的 AtomNet 平台用于药物研发，BlueDot 的 AI 平台监测传染病传播。
AI 在 EHR 中的应用需经过多个关键步骤：数据收集时，ML 算法和自然语言处理（NLP）模型从非结构化 EHR 数据中提取关键信息；数据清洗阶段，AI 纠正错误、处理缺失值和重复数据；数据归一化和标准化确保数据可比；数据保存过程中，AI 保障数据的完整性和保密性。这些步骤为 AI 处理提供高质量数据。
AI 在 EHR 系统中的应用还引发了责任和报销方面的问题。责任方面，医疗服务提供者需明确 AI 辅助决策时不良事件的责任归属；报销方面，当前支付系统对 AI 辅助服务的覆盖有限，不同保险公司政策不一致，医疗组织需评估 AI 应用的成本效益。
AI 助力的遗传学分析
近年来，高通量测序技术的发展和基因组数据的指数级增长推动了遗传学的变革。大量基因组数据为研究遗传变异与疾病的关系提供了机会，但也带来了数据分析和解释的挑战。AI 技术，如 ML 和深度学习，成为解析基因组数据的有力工具。
在变异检测方面，Illumina 测序技术产生的短读长数据常用 Genome Analysis Toolkit（GATK）分析，而基于深度学习的 DeepVariant 能更精准地识别遗传变异，在单核苷酸多态性（SNPs）和插入 / 缺失（indels）检测上表现出色，对医学遗传学和个性化医疗意义重大。Pacific Biosciences 和 Oxford Nanopore Technologies 的长读长测序技术出现后，DeepVariant 和 DNAscope 等工具也可用于长读长变异检测。
致病性鉴定是遗传诊断的关键环节，美国医学遗传学与基因组学学会（ACMG）制定了变异分类指南，但仍有许多变异因证据不足被归为意义未明变异（VUS）。AlphaMissense、PrimateAI-3D 等 AI 模型基于蛋白质结构和进化保守性预测变异致病性，RENOVO 和 StrVCTVRE 等工具则对 VUS 进行重新分类，有助于解决未确诊病例。
非编码变异在疾病发生发展中起重要作用，SpliceAI 可预测遗传变异对剪接的影响，帮助理解疾病机制和制定个性化治疗策略。DL-CNV、SVcnn 等新方法能更准确地检测拷贝数变异（CNVs）和结构变异（SVs），推动遗传诊断和精准医疗发展。
准确预测肽与主要组织相容性复合体（MHC）分子的结合对理解免疫反应和开发疫苗、免疫疗法至关重要。传统方法存在局限性，NetMHCpan-4.0、BigMHC 等基于深度学习的工具提高了预测准确性，促进了免疫治疗和疫苗研发。
AI 在遗传学领域的应用广泛，除上述方面，还涉及 T 细胞受体（TCR）和 B 细胞受体（BCR） - 抗原表位相互作用预测、通过大语言模型回答遗传学问题、肿瘤风险预测等。未来研究方向包括多模态数据整合、可解释模型开发、隐私保护算法应用和生成模型探索。
AI 赋能的免疫学数据分析
AI 在免疫学数据分析中发挥着关键作用，能帮助研究人员深入理解复杂的免疫反应。在处理高维免疫数据，如流式细胞术和飞行时间质谱细胞术（CyTOF）数据时，ML 的降维技术，如主成分分析（PCA）、t 分布随机邻域嵌入（tSNE）和统一流形近似与投影（UMAP），可简化数据，保留关键信息，便于分析免疫细胞行为和相互作用。
ML 方法可根据细胞表型和功能特征识别不同细胞群体，无监督学习（如 K 均值聚类和层次聚类）可发现新细胞群体，有监督学习（如线性判别分析（LDA）分类器和基于神经网络的细胞注释算法）则提高细胞类型识别的准确性，两者结合有助于全面了解细胞异质性和动态变化。
在免疫学研究中，样本分类利用细胞亚群信息和单细胞数据进行预测建模，提高诊断和治疗策略的精准度。CITRUS 和 FloReMi 等方法基于免疫图谱对样本分类，CellCNN 和 Deep CNN 通过单细胞数据识别与疾病状态或治疗反应相关的细胞特征，为个性化治疗提供依据。
ML 在免疫荧光图像分析方面取得进展，能更准确高效地识别和分类细胞模式。研究团队开发的基于 AI 的模型可识别抗核抗体（ANA）模式，在临床诊断中具有重要应用价值。此外，AI 还用于分析细胞因子、趋化因子和蛋白质微阵列数据，预测免疫治疗结果，识别潜在生物标志物。
AI 在精准医学中的整合
AI 在精准医学中的应用并非孤立，而是通过整合健康记录、遗传学和免疫学数据，形成协同效应。ML 模型可通过分析 EHR 数据识别需要风湿病检测的高风险患者，比传统临床评估提前数年发现风险，加速自身免疫性疾病的诊断和治疗。同时，ML 模型整合多种数据，能更准确地诊断系统性红斑狼疮（SLE），为患者管理和治疗提供更有效方案，推动个性化医疗发展。
在风湿病领域，出现了许多 AI 驱动的精准医学平台和临床决策支持工具。IBM Watson Health 和 Google 的 DeepMind Health 等分析临床数据提供个性化治疗建议。针对类风湿关节炎（RA）患者的 AI 平台可量化影像学损伤、优化治疗策略，斯坦福大学开发的 REVAMP 平台整合多组学数据，为自身免疫性疾病患者匹配合适治疗方案。
评估 AI 驱动的精准医学方法在现实世界中的效果和临床益处至关重要。研究表明，基于随机生存森林（RSF）的 ML 模型可预测 RA 患者的死亡风险，监督学习方法能预测患者对甲氨蝶呤的治疗反应，为临床决策提供依据，展示了 AI 在改善患者护理和治疗结果方面的潜力。
挑战与考量
在基于现实世界 EHR 实施 AI 的过程中，面临诸多挑战。EHR 数据质量参差不齐，需进行大量预处理和清洗工作，如对血压数据的标准化、异常值检测和缺失值处理，确保数据质量，为 AI 模型训练提供可靠数据。
AI 算法在临床应用前需进行严格测试和验证，使用多样化代表性数据集训练，持续监测模型性能，及时发现和纠正偏差。同时，要平衡 AI 应用与患者隐私保护，严格遵守数据安全协议和伦理准则，确保数据合规使用，维护患者信任。
让医疗专业人员信任并采用 AI 建议也颇具挑战，需开发用户友好界面，展示 AI 在提高诊断准确性和工作流程效率方面的优势，促进 AI 在临床实践中的应用。此外，还需关注 AI 在临床决策支持中的潜在风险和伦理问题，如数据偏差导致的医疗不平等、对 AI 过度依赖影响临床判断、算法不透明和责任界定不清等，医疗组织和临床医生需采取相应措施应对。
结论
本综述强调了 AI 驱动的精准医学在整合健康记录、遗传学和免疫学数据方面的变革潜力。AI 通过分析复杂数据集，为疾病机制研究和个性化治疗提供了新视角。为充分发挥 AI 在医疗领域的作用，需要持续进行研究、开发和临床整合。投资和采用 AI 驱动的精准医学策略将开启个性化医疗新时代，推动风湿病学等领域的创新发展，改善患者治疗效果。
