【刘健医生说心脏】人工智能是血压管理的新利器吗？

人工智能为高血压患者和医生带来了更便捷、更精准、更个性化的管理方式。

人工智能可以进行血压预警、日常监测，并给予个性化治疗指导，全方位助力医患应对高血压。

我们不仅要拥抱技术的进步，同时也要关注它的不足，共同期待人工智能在未来更好地服务于我们的健康生活。

当今科技飞速发展，人工智能（AI）已悄然走进我们的生活，从智能语音助手到可穿戴设备，它在各个领域大显身手。在被称为“无声杀手”的高血压管理中，AI也为医生和患者带来了管理方式的革命性变革。

揪出风险的“侦察兵”

很多高血压患者患病早期没有明显症状，常常无法及时进行预防和干预。我国调研显示，高血压患者患病知晓率仅为41%，这意味着，多达1.45亿患者根本不知道自己患有高血压。

而利用AI，可以通过分析人口统计学、危险因素、基因表达等多维数据，预测高血压的发生风险。比如我国学者根据428万国民数据设计出高效的高血压风险预测模型[1]。这些预测模型，就像高血压风险的“侦察兵”，在高血压还未成气候时，就把它揪出来，为我们夺得预防疾病的先机。

随身携带的“血压管家”

对于已经确诊的高血压患者，AI同样展现出巨大的应用潜力。

血压管理的目标是让血压稳定并持续达标，这依赖于血压监测。传统的血压监测技术主要包括无创充气袖带示波法和有创动脉测压法，这两种方法都有局限性，前者无法保持监测的持续性，后者可能出现并发症风险。

如今有AI加持的无袖带监测技术，通过光电容积脉搏描记仪（PPG），可以监测患者的血压、脉搏、步数、睡眠、血氧饱和度等指标，并将数据传输到云端，通过AI算法评估，能够及时发现血压异常波动，并能预测血压变化趋势。一项针对1750人的研究结果显示，应用这种技术的人工神经网络可以准确预测收缩压和舒张压，其误差低于3mmHg[2]。

不仅如此，应用大语言模型技术能捕捉患者的大量数据，还能帮助医生制定更精准的个性化治疗方案，包括药物调整、生活方式干预等[3,4]。

这些AI技术，就像让患者随身带着“血压管家”，不仅能提高监测血压的便捷度和高血压治疗的依从性，还能为临床个体化治疗量身定制治疗方案。

面临挑战与未来展望

可见，AI技术从血压预警和家庭监测，到精准治疗和日常管理都能助力医生和患者应对高血压，但是，我们也要了解AI技术的不足之处。

目前，机器学习模型可能会出现过拟合和欠拟合的情况，其中，过拟合是指由于数据过多而影响预测结果，欠拟合是指机器没有学习到数据的关键规律，影响其对新数据的预测准确性。同时，由于预测结果缺乏可解释性，被称为“黑箱”性质，这可能会影响医生和患者对其信任度。此外，数据隐私、算法透明度和跨机构数据共享等问题也有待解决，以确保AI在医疗保健中的有效和公平应用[1,4]。

展望未来，随着技术的不断进步和完善，AI有望在高血压管理中发挥更大的作用。它可能会像起搏器、除颤器和动态心电图一样，成为守护患者健康不可或缺的一部分，最大限度地减轻患者和家属的负担，减少医疗机会方面的不平等，推动人类健康事业的发展。