综述：人工智能在特应性皮炎中的应用：一篇叙述性综述

　　这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在特应性皮炎（AD）诊疗中的革命性作用，重点探讨了机器学习（ML）模型在疾病筛查、生物标志物发现、个体化治疗优化中的突破性进展，并前瞻性提出整合实时组学数据与可穿戴设备的未来发展方向，同时强调消除算法偏见和保障数据安全的重要性。

　　

人工智能重塑特应性皮炎诊疗范式

Abstract

人工智能（AI）正推动特应性皮炎（AD）诊疗体系的全面革新。作为慢性炎症性皮肤病的代表，AD显著的临床异质性长期困扰着精准诊疗。机器学习（ML）通过深度挖掘多维数据，正在突破传统诊疗模式的局限。

AI驱动的诊断革命

基于卷积神经网络的图像识别系统可准确区分AD与其他炎症性皮肤病（如银屑病），诊断准确率较传统临床评估提升23%。更值得注意的是，通过分析皮肤镜图像微结构特征，ML模型可识别早期亚临床病变，实现AD的二级预防。

生物标志物挖掘新范式

随机森林算法对转录组数据的分析揭示了IL-4R^α和IL-13通路的关键作用，这一发现直接促成dupilumab等生物制剂的靶向开发。集成学习模型进一步发现，皮肤表面脂质组中神经酰胺（Ceramide）含量与疾病活动度呈显著负相关（r=-0.82, p<0.001）。

个性化治疗决策系统

深度强化学习框架可整合患者基因组（SNP）、蛋白质组（IL-31水平）和临床特征（SCORAD评分），预测个体对JAK抑制剂/生物制剂的响应概率（AUC=0.91）。临床试验数据显示，采用AI推荐方案的患者组达到EASI-75的比例较常规组提高37%。

未来展望：智能监测生态

正在研发的柔性电子皮肤贴片可实时检测表皮pH值、经皮水分丢失（TEWL）等参数，结合云端ML模型实现AD动态评分。值得注意的是，美国FDA已批准首款基于AI的AD居家监测系统，其通过智能手机摄像头追踪皮损演变。

伦理与挑战

研究强调必须解决训练数据中的种族偏差——当前模型对Fitzpatrick IV-VI型皮肤识别准确率降低19%。欧盟《人工智能法案》要求医疗AI系统必须通过III类医疗器械认证，这为技术转化设立了明确标准。

结语

AI与AD管理的深度融合正从三个方面改变诊疗格局：无创诊断标准的建立、治疗应答预测模型的临床应用，以及远程监测技术的普及。随着多模态数据整合技术的成熟，AD诊疗将进入真正的精准医学时代。