机器学习（ML）在戒烟干预个性化中的应用：类型、功能与机制的系统性范围综述

　　本综述系统梳理了机器学习（ML）在个性化戒烟干预中的类型、功能与机制，涵盖人工神经网络、贝叶斯算法、决策树等ML技术，重点探讨其在消息定制、吸烟事件预测、社交媒体监测（NLP）、预测模型及生物标志物分析等方面的应用，为未来基于ML的精准戒烟策略提供理论依据与实践方向。

　　

研究亮点

本综述首次系统探讨机器学习（ML）在个性化戒烟干预中的应用潜力，详细归纳其算法类型、功能分类及运行机制，为ML驱动的新型戒烟策略提供理论框架与实践参考。

方法

本研究严格遵循范围综述五步框架，检索包括PubMed、IEEE Xplore、ACM Digital Library等14个数据库及灰色文献，最终纳入98篇符合条件的研究。文献筛选与数据提取均由两名评审独立完成。

研究选择

如图1 PRISMA流程图所示，初步检索获得3256篇文献，经去重及筛选后，最终纳入98篇研究进行综合分析。

结果总结

98项研究证实了ML在个性化戒烟干预中的广泛应用。监督学习（81?%）为最主流技术。ML功能主要包括：（1）消息定制（17?%）、（2）吸烟事件预测与检测（34?%）、（3）社交媒体监测（14?%）、（4）预测模型构建（24?%）及（5）生物标志物分析（10?%）。ML运行机制可概括为数据输入、预处理、特征提取与选择、训练验证及结果输出五大步骤。

结论

本综述表明ML能通过多种路径推进戒烟干预的个性化，包括实时消息定制、吸烟行为识别、社交媒体舆情分析、预测建模及生物标志物解析。监督学习为当前主导方法。未来需通过更严谨的实验进一步验证、优化并推广ML模型的实际效能。