综述：人工智能在哮喘管理中的应用——患者护理新领域的探索

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在哮喘管理中的变革潜力，涵盖预测分析（如机器学习ML算法预测急性发作）、个性化治疗（基于生物标志物和电子健康记录EHRs）及患者依从性提升（通过智能应用和远程监测）。研究强调AI在降低住院率、优化医疗资源配置方面的价值，同时探讨了数据隐私和伦理挑战，为临床整合AI提供了循证依据。

　　

人工智能在哮喘管理中的革命性应用

引言

哮喘作为影响全球3.39亿人的慢性呼吸系统疾病，其管理面临急性发作预测难、药物依从性低（仅30-50%）等挑战。人工智能（AI）通过整合穿戴设备数据、环境因素和电子病历，正重塑哮喘管理模式。

预测分析与风险分层

机器学习（ML）模型展现出卓越的预测能力：

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  自适应贝叶斯网络可实现7天内急性发作100%准确预警

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  梯度提升决策树预测住院风险的AUC达0.85-0.88

  关键突破在于分析多维数据（如ProAir Digihaler用药记录、峰值呼气流速），较传统方法提前3天识别高危患者。

个性化治疗新范式

AI破解哮喘异质性难题：

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  通过嗜酸性粒细胞计数等生物标志物划分"内型"

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  实时调整生物制剂使用方案，重症患者缓解率提升40%

  典型案例显示，逻辑回归模型推荐的个性化干预使急性发作减少35%。

依从性强化技术

智能解决方案突破传统瓶颈：

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  语音聊天机器人（如ChatGPT）提供用药指导，知识测试准确率超90%

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  数字吸入器监测系统使依从性提升15%

  但需注意数字鸿沟可能加剧医疗不平等。

24/7智能支持体系

1. 1.

   远程监护：多模态系统通过环境传感器+呼吸音分析实现实时预警

2. 2.

   急诊决策：随机森林模型在急诊分诊中NRI指数超越人工评估

3. 3.

   教育工具：AGKQA问卷显示AI在症状管理知识传递方面媲美医师

现实挑战与未来方向

现存障碍包括：

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  数据安全：需符合HIPAA/GDPR的加密存储方案

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  算法偏差：单一中心数据训练的模型泛化性不足

  前沿探索聚焦：

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  基因组学整合的精准预测

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  联邦学习实现多中心数据协作

结语

AI正推动哮喘管理从被动应对转向预防性、个性化模式。随着5G物联网和边缘计算的发展，智能哮喘管理系统有望在未来5年内覆盖50%以上患者，但需建立统一的伦理框架和技术标准。