预测模型在HIV感染全周期管理中的研究进展与挑战

摘要

尽管抗反转录病毒治疗已将人类免疫缺陷病毒(HIV)感染转变为可管理的慢性疾病,但临床实践在早期诊断、治疗依从性、长期药物毒性及并发症管理等方面仍面临严峻挑战。在此背景下,构建高效的风险预测模型已成为实现HIV感染精准防治的关键突破口。随着大数据与机器学习技术的发展,HIV相关预测模型已在风险筛查、诊断优化、疗效评估和预后管理等方面取得显著进展。本文系统梳理HIV感染全周期管理中不同阶段相关预测模型的应用与研究进展,旨在识别当前研究瓶颈,并探讨中西医融合背景下模型优化的未来路径,为完善HIV感染精准防治体系提供理论参考与实践思路。

关键词

人类免疫缺陷病毒 / 感染 / 风险预测 / 预测模型 / 研究进展

基金资助

国家自然科学基金青年项目（81803953）; 河南省科技研发计划联合基金（242301420093）; 河南中医药大学“双一流”创建工程中医学学科项目（HSRP-DFCTCM-2023-4-01）; 河南省中医药研究专项（2022JDZX080、2023ZXZX1160）