非洲裔人群哮喘组织基因调控表达预测与特征解析

AI在过敏与免疫学领域的应用滞后于其他医学专科，为解决这一瓶颈问题，荷兰格罗宁根大学团队系统评估了LLMs（大语言模型）和AI代理等技术在过敏性疾病诊疗中的潜力，提出包含6大要点的临床转化路线图，为加速AI从实验室走向过敏专科临床实践提供了关键实施框架。

　　

在医疗人工智能(AI)蓬勃发展的今天，一个引人深思的现象格外突出：截至2024年中，美国FDA批准的千余项AI医疗设备中，竟无一项专门针对过敏与免疫学领域。这一现状与过敏性疾病全球患病率持续攀升形成鲜明对比——据世界过敏组织统计，全球约30%人群受过敏性疾病困扰。由Merlijn van Breugel领衔的荷兰格罗宁根大学团队在《Journal of Agriculture and Food Research》发表的研究，揭示了造成这一困境的深层原因，并构建了突破性的解决方案。

过敏免疫学科的特殊性构成了AI应用的独特挑战。与依赖影像诊断的放射科不同，过敏性疾病诊断更多依赖病史采集和复杂免疫指标分析，这使得直接套用其他领域的AI模型收效甚微。研究团队通过系统分析发现，数据碎片化、动态病程演变、个体化治疗需求等特征，导致现有AI系统在过敏领域面临四大实施壁垒：多模态数据整合困难、临床终点评判标准缺失、伦理监管框架不完善、以及医患对"黑箱算法"的天然不信任。

为解决这些核心问题，研究者创新性地采用了三阶段研究方法。首先通过文献计量学分析，量化评估了AI在过敏免疫学领域的应用缺口；其次运用德尔菲专家共识法，确立了18项临床优先需求；最后结合真实世界电子健康记录(EHR)数据，开发了适应性学习框架。特别值得注意的是，研究纳入了来自7个国家、涵盖5种种族的过敏性疾病队列，确保研究结论具有广泛代表性。

研究结果部分呈现了系列突破性发现：

临床需求评估

通过分析1,243篇相关文献，证实过敏免疫学领域的AI论文仅占医学AI总发文量的2.3%，且转化率不足0.5%。专家共识筛选出最具转化潜力的三大方向：过敏原特异性免疫治疗(AIT)响应预测、生物制剂个性化选择、以及儿童食物过敏自然病程建模。

技术可行性验证

测试表明，经领域知识微调的LLMs在过敏原交叉反应性解释任务中，准确率达89.7%，显著高于传统决策树模型(72.3%)。开发的AI代理系统可自动整合IgE检测、组分解析和临床表型数据，将复杂过敏病例诊断时间缩短60%。

实施路线图构建

提出的6点转化框架中，"定义临床相关基准"和"全生命周期管理"被专家评为最具创新性。研究特别强调需要建立过敏专属的AI验证标准，如季节性变异耐受性、共病干扰排除等特殊指标。

这项研究的理论价值在于首次系统阐述了过敏免疫学AI转化的特殊规律，提出的"动态阈值调节"概念为处理变应性疾病波动性特征提供了新思路。实践层面，研发的开放式评估工具包已集成到欧洲过敏诊疗网络，支持临床医生进行AI辅助决策。

论文最后前瞻性指出，随着组学技术和可穿戴设备的发展，过敏免疫学可能迎来"弯道超车"机遇。通过重点发展多模态融合AI、建立专科数据标准、完善伦理审查机制，有望在5年内实现AI辅助的精准过敏诊疗新模式。该研究不仅为专科AI发展提供了方法论指导，其提出的转化框架对其它复杂慢性病领域同样具有借鉴意义。