人工智能、机器学习与语言模型在过敏检测报告解读中的应用研究

　　本综述系统探讨了人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning, ML）及语言模型（LLM）如何革新过敏学诊断实践。文章重点阐述了AI技术如何通过分析复杂免疫数据（如特异性IgE）实现过敏预测、识别致敏谱、辅助结果解读，并为个性化诊疗提供支持，有望显著提升30%-50%过敏人群的诊断精准性与临床管理效率。

　　

Section snippets

De la lecture linéaire à l’analyse prédictive

从线性阅读到预测分析

过敏患者的诊断尤其依赖于血液中特异性免疫球蛋白E（IgE）的定量检测。其目标是识别或排除可能涉及的过敏原，通过证明患者B细胞针对这些过敏原产生了抗体。针对过敏原提取物（如猫皮屑、花生、花粉、螨虫等）的IgE检测是常规操作，但分子过敏学的发展使得能够识别更具特异性的成分。

IA et détection de profils de sensibilisation en lien avec la clinique

人工智能与临床相关致敏谱的检测

研究团队已应用机器学习（ML）方法分析IgE结果，以识别与不同临床表现相关的分子过敏原群组。这旨在鉴定能够确认过敏存在的致敏谱。过敏性 sensitization 与过敏性哮喘（AA）之间的关系尤为复杂，且关于这种关联强度的数据存在矛盾。分歧的部分原因在于研究人群、定义和所用统计方法的异质性。

Aide à l’interprétation automatisée par les modèles de langage

语言模型助力自动化解读

近期生成式人工智能系统的兴起，例如大型语言模型（LLM）和生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks），开辟了新的前景。这些技术能够生成文本、图像或合成数据。例如，LLM（如OpenAI GPT-4o, Llama-3.1-8B-Instruct, Llama-3.1-70B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Mistral-Large-Instruct-2407, Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1）可能展现出强大的潜力，能够基于临床背景和实验室数据生成个性化的、易于理解的报告解读注释。

Discussion et perspective : vers l’intégration de l’IA dans la pratique du laboratoire d’allergologie

讨论与展望：迈向人工智能在过敏学实验室实践中的整合

将人工智能工具整合到过敏学专业医学实验室的工作流程中，将实现解读注释的标准化，同时为每位患者或每种临床情况提供个性化回应。这将引导生物学家走向特定谱的确定、过敏及其严重程度的预测，以及免疫疗法成功率的预测。首要挑战是拥有足够大且高质量的数据集来训练和验证这些模型。

Conclusion

结论

将人工智能（AI）、机器学习（ML）和语言模型应用于过敏学，为更精细、情境化和主动性的生物学报告解读开辟了道路。通过整合到实验室和临床医生的日常实践中，这些技术将改变过敏学数据的利用方式：不再是孤立的结果，而是动态的元素，融入到一个预测性和个性化的医疗思考过程中。