人工智能驱动过敏管理变革：精准医疗与数字健康的未来展望

　　本研究针对过敏性疾病诊断个性化不足及患者治疗依从性低的问题，通过整合人工智能(AI)预测模型与数字健康技术，开发了精准诊疗和智能监控新范式。结果表明，该研究显著提升诊断准确性和患者管理效率，为全球过敏疾病负担降低提供关键技术支撑。

　　

过敏性疾病作为全球性健康问题，其发病率近年来呈现持续上升趋势，传统管理方法面临诊断准确性低、治疗方案标准化不足以及患者长期依从性差等核心挑战。当前过敏原检测与临床诊断多依赖经验性判断，缺乏个体化预测工具；同时患者日常管理中存在数据记录不连续、医患沟通效率低下等问题，导致病情控制效果难以达到理想状态。在此背景下，《The Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice》发表的研究聚焦于通过技术创新重构过敏诊疗体系。

研究团队通过整合多学科资源，运用人工智能(AI)驱动的预测建模技术，构建了基于临床大数据分析的个性化诊断工具；同时引入数字健康解决方案（包括远程监测设备和移动医疗应用），实现了对患者实时生理指标与治疗反馈的动态追踪。队列数据来源于意大利帕勒莫大学附属医疗机构的过敏专科门诊，涵盖了不同年龄层与过敏类型的患者群体。

人工智能预测模型提升诊断精度

通过机器学习算法对患者病史、过敏原检测结果及环境暴露数据进行分析，建立了高准确度的过敏风险预测模型，实现了从通用化诊断向个性化评估的转变。

数字健康技术优化患者管理

采用智能设备与APP平台收集患者日常症状数据、用药记录及环境触发因素，通过数据分析生成个体化治疗建议，显著提高了治疗方案的执行率和长期依从性。

多学科协作与政策支持框架

研究提出将技术创新整合至临床实践需建立跨学科合作机制，并制定相应的医疗政策与数据隐私保护规范，以确保技术应用的公平性与可及性。

研究结论表明，人工智能与数字健康技术的结合不仅推动了过敏管理向精准化、智能化方向发展，更在提升患者生活质量、降低医疗负担方面展现出巨大潜力。然而，该领域仍面临数据安全、法规适配及资源均衡分配等挑战。未来需进一步开展多中心临床验证，并探索技术标准化与全球化应用的实施路径。