综述：过敏实践中的人工智能：数字化转型与临床护理的未来

这篇综述深入探讨了人工智能(AI)在过敏与免疫学领域的应用前景与伦理挑战。文章系统梳理了AI技术在患者教育、症状追踪、个性化治疗和临床决策支持方面的潜力，同时着重分析了数据隐私、算法透明度、医患关系变化等核心伦理问题。通过平衡技术创新与生物伦理四原则(不伤害、有利、自主、公正)，为数字时代实现以患者为中心的精准医疗提供了重要见解。

　　

人工智能在过敏实践中的变革力量

从早期发展到医疗革命
人工智能(AI)的发展历程可追溯至1842年Ada Lovelace创建的首个算法，但直到1956年达特茅斯会议才正式确立术语。医疗领域的AI应用经历了从IBM深蓝战胜国际象棋冠军到Watson肿瘤系统的演进，展示了AI在复杂医疗决策中的潜力。在过敏学领域，数字平台如MASK-air和PO-SCORAD已初步展现价值，但73,000下载量中仅三分之二活跃使用的数据，揭示了技术接受度面临的挑战。

生物伦理框架下的AI应用
基于Beauchamp和Childress提出的四大原则——不伤害、有利、自主与公正，AI在医疗中的伦理困境愈发凸显。典型案例Watson肿瘤系统采用"增强智能"概念，将最终决策权保留给医生，但算法黑箱问题依然存在。多层神经网络(Fig.1)产生的不可解释结论，使得FDA监管面临挑战，WHO因此成立FG-AI4H小组制定AI医疗标准，强调文档透明度和生命周期风险管理。

医患关系的重构
研究表明患者更倾向人类医生进行诊断决策，非裔和拉丁裔社区对AI的公平性尤为关注。聊天机器人虽能高效处理预约等事务性工作，但缺乏情感共鸣的特性限制了其在复杂医疗场景的应用。机器人手术系统如达芬奇虽提升手术精度，却需更大手术空间并导致触觉反馈丧失，这些技术特性正在重塑传统医疗互动模式。

过敏学的AI实践突破
在皮肤点刺试验中，AI图像识别技术可客观量化风团和红斑反应，减少人为偏差。但测试显示，ChatGPT 4.0生成的皮肤试验示意图(Fig.3-4)存在明显解读错误，暴露出训练数据质量对AI可靠性的决定性影响。分子检测方面，AI通过分析基因标记可预测严重过敏反应风险，这种能力在个性化治疗方案的制定中展现出独特优势。

伦理与现实的平衡艺术
AI在过敏诊疗中面临三重挑战：数据治理涉及敏感信息保护；算法偏见可能加剧医疗不平等；经济差距限制技术普及。虽然AI能优化系统评价流程，自动识别研究偏倚，但Table 3指出的社会经济因素显示，中低收入国家可能被排除在这场数字革命之外。机器人辅助诊断虽标准化了流程，却难以复制医生的人文关怀和情境判断力。

迈向负责任的创新
AI与过敏学的融合正处于关键转折点。技术层面，机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)持续突破；伦理层面，知情同意规范和算法透明度标准亟待建立。未来发展方向在于开发既能保持专业判断又能解释决策过程的"白箱"系统，确保技术进步始终服务于生物伦理的核心价值——在数字时代守护医疗的人性化本质。