综述：人工智能：当前高血压诊断与管理中的一种人工辅助成分（Artificial Intelligence: For Now, an Artificial Ingredient in Hypertension Diagnosis and Management）

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术在高血压（Hypertension）诊疗领域的应用现状与挑战，强调其作为辅助工具（而非替代方案）在提升诊断精度（如动态血压监测ABPM）、风险分层（如心血管事件预测）及个性化治疗（如药物反应评估）中的潜力，同时指出数据质量、算法透明度及临床转化（如FDA批准设备）仍是当前瓶颈。

人工智能在高血压诊疗中的角色定位

当前，人工智能（AI）正逐步渗透到高血压（Hypertension）的诊断与管理中，但其作用仍局限于辅助层面。通过机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）技术，AI能够处理大量临床数据（如电子健康记录EHRs、动态血压监测ABPM数据），识别传统方法难以捕捉的模式。例如，在血压测量方面，AI可整合穿戴设备数据，减少白大衣高血压（White-Coat Hypertension）和隐匿性高血压（Masked Hypertension）的误诊风险，同时通过连续监测预测血压变异性（Blood Pressure Variability, BPV）与靶器官损害（Target Organ Damage）的关联。

风险分层与预测模型

AI模型在心血管风险分层中展现出显著优势。通过分析多维度数据（包括年龄、血脂水平、肾功能指标如eGFR、影像学数据等），AI可预测患者发生心肌梗死（Myocardial Infarction）、卒中（Stroke）或心力衰竭（Heart Failure）的概率。例如，基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）或随机森林（Random Forest）的算法能整合基因组学（如ACE基因多态性）和临床变量，生成个性化风险评分（如ASCVD风险评分），辅助医生制定干预策略。

治疗优化与个性化方案

在治疗层面，AI通过分析患者对药物的反应数据（如抗高血压药物疗效），推荐个性化治疗方案。强化学习（Reinforcement Learning）模型可模拟不同用药策略（如ACE抑制剂、ARBs或钙通道阻滞剂CCBs）的长期效果，优化血压控制目标（如SBP<130 mmHg）。此外，AI驱动的临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS）能实时提醒医生调整剂量或联合用药，减少不良反应（如低血压或肾功能异常）。

技术挑战与临床转化瓶颈

尽管前景广阔，AI在高血压领域的应用仍面临多重挑战。数据质量不均（如噪声数据、缺失值）和算法可解释性（Explainability）不足限制了其临床可靠性。目前仅少数AI辅助设备获FDA批准（如用于心律失常检测的Apple Watch算法），且大多集中于筛查而非诊断。此外，伦理问题（如数据隐私）和医疗资源分配不均（如低收入地区技术覆盖不足）进一步延缓了规模化应用。

未来发展方向

未来需推动多中心协作，建立标准化高血压数据集（如纳入动态血压、生物标志物如NT-proBNP），并开发轻量型AI模型适配基层医疗。结合数字健康工具（如移动健康mHealth应用）和远程监测（Remote Monitoring），AI有望实现高血压的全程管理——从早期筛查到长期随访，最终成为心血管疾病防控体系的核心组件。