综述：人工智能在临床血栓与止血中的应用

（编辑推荐）本综述系统回顾了2017-2025年人工智能（AI）在血栓与止血领域的六大应用方向：疾病检测（含影像学和电子健康记录分析）、风险评估（超越CHA2DS2-VASc等传统评分）、实验室误差识别、个性化抗凝给药、患者教育工具开发及新型抗凝药物发现，同时指出模型可解释性（"黑箱"问题）和外部验证不足等挑战。

　　

Abstract
人工智能（AI）与机器学习（ML）正在重塑血栓与止血诊疗格局。通过分析84项最新研究（截至2025年2月），发现AI技术已渗透至该领域全链条：从影像学辅助诊断静脉血栓栓塞，到电子健康记录（EHR）的实时风险预警系统，其诊断准确率显著高于传统方法，但对复杂病例的敏感性仍有提升空间。

Introduction
在实验室检测环节，AI算法展现出惊人的错误捕捉能力——能识别样本贴错标签、凝血标本异常等人工易疏漏的问题。特别值得注意的是，基于深度学习的风险分层模型在预测房颤患者卒中风险时，其AUC值比CHA₂DS₂-VASc评分提高15%-20%，不过在癌症相关血栓（CAT）预测中表现波动较大。

Methods
研究者通过PubMed/Embase/Scopus系统检索，筛选出38项风险评估研究、16项诊断学研究。其中血友病领域突破显著：AI通过分析基因突变数据，可预测凝血因子Ⅷ/Ⅸ缺陷严重程度，为个性化替代治疗提供量化依据。抗凝药物剂量调整方面，强化学习模型使华法林稳定INR达标时间缩短3.7天。

Results
患者教育工具的创新同样亮眼：聊天机器人能动态解析D-二聚体检测结果，并根据患者用药史生成可视化出血风险图谱。药物研发领域，AI筛选出3种新型口服抗凝剂（NOAC）候选化合物，并发现抗疟疾药物羟基氯喹具有潜在抗血小板作用。

Conclusion
尽管存在数据集偏倚（如过度依赖欧美人群数据）和算法透明度问题，AI在血栓与止血领域已展现出临床转化价值。未来需建立多中心验证框架，将FDA批准的AI工具（如IDx-DR）的审批准则延伸至凝血功能障碍诊疗领域，最终实现"算法即服务"（AaaS）的智慧医疗生态。