人工智能在溃疡性结肠炎诊断和治疗中的应用

摘要

溃疡性结肠炎(ulcerative colitis, UC)作为一种慢性肠道炎症性疾病，常反复发作，需要长期治疗，其发病率呈全球上升趋势。近年来，人工智能(artificial intelligence, AI)技术，尤其是机器学习(machine learning, ML)和深度学习(deep learning, DL)的快速发展，为UC的诊断和治疗提供了创新方案。本文系统综述了AI在UC诊疗中的应用进展。在诊断领域，AI通过整合基因组学数据、内镜与病理图像分析，实现了疾病的精准分子分型与黏膜病变的自动化识别；基于临床和实验室检查的无创模型为评估疾病活动性的评估提供了便捷；在治疗方面，基于ML的药物治疗效果预测模型为临床提供了动态调整治疗方案的智能化工具；此外，AI辅助药物研发加速了新型靶向药物的筛选；在预后评估中，AI通过融合多模态数据构建预测模型，为并发症的预警及个体化随访策略制定提供了技术支撑。尽管AI在UC领域展现出巨大潜力，但当前研究仍面临数据标准化不足、模型泛化能力受限、临床转化路径不明确等挑战。未来研究需聚焦大规模外部验证、随机对照试验及卫生经济学评估和模型可视化探索等，以推动AI技术从理论研究向临床实践的转化，最终实现UC诊疗和管理的智能化。

关键词

人工智能 / 机器学习 / 神经网络 / 溃疡性结肠炎

基金资助

2023年榆林市级科技计划项目(2023-SF-49); 陕西省中医药管理局共建科研项目(2021-GJ-JC017)