综述：赋能女性智能护理：人工智能驱动的子宫内膜异位症诊断、教育与公平数字创新叙事回顾

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在子宫内膜异位症诊疗中的前沿应用与挑战，聚焦AI驱动的症状追踪、影像分析（如卷积神经网络CNN）和决策支持系统，同时揭示了数据偏差、临床整合障碍及伦理风险（如GDPR/LGPD合规性）。作者提出以参与式设计、真实世界数据整合为核心的五大战略框架，强调将子宫内膜异位症纳入全球数字健康公平议程的紧迫性。

　　

Al in reproductive and gynecological health

人工智能（AI）技术已深度渗透生殖医学领域。在产科中，AI风险分层模型可预测子痫前期和早产；妇科肿瘤领域，机器学习通过解析影像和生物标志物显著提高了卵巢癌早期检出率。卷积神经网络（CNN）在超声和MRI中实现了卵巢囊肿、盆腔粘连的自动化识别，而自然语言处理（NLP）则从非结构化临床文本中挖掘出慢性盆腔疼痛等未被充分记录的病症。然而，当前女性健康技术（FemTech）平台大多缺乏针对子宫内膜异位症复杂症状的专用算法和伦理设计框架。

Barriers to implementation in endometriosis care

技术壁垒：数据集存在规模小、碎片化问题，且不同种族和 socioeconomic 群体的泛化能力不足。临床壁垒：黑箱算法导致医生信任缺失，多学科管理需求使系统整合复杂化。伦理与监管：子宫内膜异位症涉及敏感的生殖健康数据，需符合GDPR等法规，但妇科AI专用监管路径尚未成熟。社会文化障碍：数字鸿沟和月经污名化阻碍技术普及，而多数应用开发缺乏患者参与。

Comparative analysis: FemTech and AI frameworks

主流FemTech应用（如Flo Health）集中于月经追踪，仅少数如假设性平台EndoMind专攻子宫内膜异位症。分析显示，这些平台临床验证不足（仅Natural Cycles获FDA批准），且隐私保护标准参差不齐，突显了开发专用、合规AI工具的迫切性。

Toward a strategic framework for AI in endometriosis

参与式共设计：患者、临床医生与伦理学家协同开发，确保文化敏感性。真实世界数据整合：融合电子健康记录（EHR）、可穿戴设备数据构建动态预测模型。个性化教育模块：基于用户 literacy 水平自适应推送内容。虚拟心理支持：嵌入认知行为疗法（CBT）聊天机器人缓解焦虑。伦理AI设计：遵循WHO和UNESCO框架，实施算法偏见审计和透明化决策。

Expanded discussion and implications

AI必须通过可解释性（如注意力机制）破除黑箱困境，并针对性解决资源匮乏地区的数字鸿沟——例如开发离线兼容的移动端应用。未来需开展混合有效性-实施研究，同时推动ANVISA等机构建立妇科AI动态监管体系。唯有将患者体验置于核心，才能避免技术加剧现有健康不平等。