综述：人工智能在类风湿关节炎中的新兴创新与临床转化挑战

【编辑推荐】本综述系统梳理了2023-2025年人工智能（AI）在类风湿关节炎（RA）领域的最新进展，涵盖影像诊断（如热成像）、治疗预测（基于EHR）、药物发现及患者工具（如ChatGPT等LLM），揭示AI虽在提升诊疗效率方面潜力巨大，但受限于FDA审批缺失和临床整合难题，亟需产学研医协同突破。

　　

Abstract
Purpose of Review
随着人工智能（AI）技术浪潮席卷医疗领域，风湿病学正迎来前所未有的变革机遇。本文聚焦类风湿关节炎（RA）这一自身免疫性疾病，以临床风湿科医师视角，梳理近两年（2023-2025）AI技术在诊断、治疗及患者管理中的突破性应用。通过去技术化的表述，旨在搭建前沿研究与临床实践的桥梁。

Recent Findings
在早期诊断方面，AI模型通过解析热成像（thermal imaging）和核医学扫描（nuclear scans）数据，已实现超越传统方法的检测灵敏度。值得注意的是，基于电子健康档案（EHR）构建的治疗反应预测模型，通过挖掘病程记录、实验室指标等多维数据，显著提升了甲氨蝶呤（MTX）和生物制剂（如TNF-α抑制剂）的个性化选择准确率。

药物研发领域涌现出令人振奋的案例：图神经网络（GNN）成功从蛋白质互作网络中识别出IL-6R⁺细胞亚群作为潜在治疗靶点，而生成式AI则缩短了JAK抑制剂类似物的设计周期。患者教育工具呈现多元化发展，搭载自然语言处理（NLP）的移动症状检查器可实现DAS28评分自评，但ChatGPT等大语言模型（LLM）在提供用药建议时仍存在20-30%的误差率。

Summary
尽管AI在RA全周期管理中展现出革命性潜力——从缩短诊断延迟（diagnostic delay）到优化治疗策略（treat-to-target），但现实困境不容忽视：截至2025年初，风湿科仍是FDA零批准AI产品的"空白区"，这与其他专科（如放射科已获批15项AI工具）形成鲜明对比。究其原因，数据异质性（如超声评分标准差异）、算法可解释性缺失、以及临床工作流整合困难构成主要壁垒。未来突破需聚焦三大方向：建立RA专属数据集（如包含抗CCP抗体₂动态变化的纵向数据）、开发符合HIPAA标准的联邦学习框架、以及创建 clinician-in-the-loop（临床医生参与）的持续验证机制。唯有跨越这些鸿沟，AI才能真正成为缓解全球风湿科医师短缺危机的有效助力。