综述：人工智能在慢性静脉功能不全中当前应用的综述

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在慢性静脉功能不全（CVI）领域的应用进展，涵盖疾病风险预测（如梯度提升机GBM模型）、诊断（计算机视觉热成像分析）、治疗决策优化（如XGBoost预测静脉消融疗效）及伦理挑战，为AI赋能静脉疾病精准管理提供了前瞻性视角。

　　

引言
人工智能（AI）正以深度学习（DL）和卷积神经网络（CNN）等技术革新血管疾病诊疗。慢性静脉功能不全（CVI）全球患病率达30%，年经济负担超30亿美元，而AI通过分析高维数据（如英国生物银行493,519例样本）揭示传统统计学难以发现的规律，为CVI管理带来突破。

理解疾病风险
梯度提升机（GBM）模型从2,715个变量中筛选出静脉曲张（VV）新风险因子：下肢生物阻抗、身高及动脉手术史，同时颠覆性发现吸烟与高血压呈负相关。甲基化调控基因（MRG）筛查则通过随机森林（RF）锁定WISP2/CRIP1/OSR1等生物标志物，AUROC达0.9，为靶向治疗提供线索。

环境影响因素
基于全球77个地区329,089例数据的开源模型显示，地理重力差异可能与VV发生相关，但7%的误差率提示需警惕算法过拟合。

诊断工具革新
计算机视觉通过热成像纹理分析（对比度/集群突出度）预测伤口愈合，灵敏度78%，较传统平面测量法提前2周预判疗效。AI移动应用使伤口特征识别完整率从24%提升至70%，尤其利于农村患者远程监测。

临床预测建模
XGBoost整合226个围术期特征预测静脉消融后1年无改善（LCI），AUROC达0.97。关键预测因子包括CEAP分级、大隐静脉血栓及术后硬化治疗需求。人工神经网络（ANN）虽能预测静脉溃疡愈合时间，但68%的准确率显示仍需优化。

监管与挑战
"黑箱"算法引发透明性争议，拜登政府已推动医疗AI政策强化数据脱敏。单中心研究占比高（45.35%未明确入排标准）可能导致模型偏倚，区块链技术（BCT）被提议作为多中心数据共享解决方案。

未来展望
AI在静脉疾病的应用尚处早期，但计算机视觉与非结构化文本分析的结合将进一步提升预测效能。需建立标准化报告体系并关注算法公平性，以实现跨人群泛化——这既是技术飞跃的契机，也是伦理考量的试金石。