高血壓的研究和診療工作面臨著諸多困難。近年來(lái)，基因測(cè)序、可穿戴設(shè)備等技術(shù)的進(jìn)步和普及，使得大量特征數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對(duì)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法提出了挑戰(zhàn)。近年來(lái)，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在高血壓等心血管疾病領(lǐng)域取得了令人矚目的進(jìn)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是AI的核心技術(shù)，通過(guò)研究訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中給定變量之間的機(jī)制和關(guān)聯(lián)進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析。而深度學(xué)習(xí)（DL）是一類特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬人腦進(jìn)行模式識(shí)別，對(duì)于大量的語(yǔ)音和圖像分析數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的處理能力。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)能夠建立更加精準(zhǔn)的模型，來(lái)預(yù)測(cè)高血壓的發(fā)病、終點(diǎn)事件、治療反應(yīng)等，指導(dǎo)患者的危險(xiǎn)分層和個(gè)體化管理。同時(shí)，AI能夠在傳統(tǒng)心血管危險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上，整合多組學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、行為和環(huán)境因素等多種變量，發(fā)掘新的危險(xiǎn)因素、臨床表型或干預(yù)靶點(diǎn)，為發(fā)展個(gè)體化醫(yī)療提供重要工具。

隨著電子病歷系統(tǒng)、心電圖、心血管影像（如心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描、磁共振成像和超聲心動(dòng)圖等）和可穿戴技術(shù)的發(fā)展，大量圖像數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)連續(xù)數(shù)據(jù)不斷積累，應(yīng)用DL技術(shù)分析大量數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)不良結(jié)果、識(shí)別隱藏表型，在心血管病精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

隨著可穿戴設(shè)備的成本降低和廣泛應(yīng)用，無(wú)袖帶血壓測(cè)量技術(shù)因?yàn)槟苓M(jìn)行連續(xù)、實(shí)時(shí)的血壓測(cè)量而受到關(guān)注。

現(xiàn)有研究證實(shí)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，納入人口學(xué)指標(biāo)（年齡、體重、體重指數(shù)）、心電信號(hào)等變量，可根據(jù)光電容積脈搏波信號(hào)（PPG）對(duì)血壓進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。通過(guò)智能手機(jī)或智能手表等便攜式移動(dòng)設(shè)備收集PPG信號(hào)，并與AI算法結(jié)合，可便捷監(jiān)測(cè)血壓。

近年來(lái)，隨著24小時(shí)動(dòng)態(tài)血壓和診室外血壓在高血壓診治中的地位不斷提高，經(jīng)AI技術(shù)優(yōu)化的可穿戴設(shè)備，有望通過(guò)靈活便捷的測(cè)量方式，提高隱匿性高血壓的診斷率。

高血壓診斷中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)是根據(jù)心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)對(duì)患者進(jìn)行分層?，F(xiàn)有的高血壓指南推薦，根據(jù)經(jīng)典的心血管危險(xiǎn)因素和心血管風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。由于預(yù)測(cè)精度有限，上述模型對(duì)于年輕高血壓患者等特殊人群往往不適用，而利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法重新建模也較為困難。

已有研究提示，相比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠識(shí)別并納入新的因子，以提高對(duì)高血壓終點(diǎn)事件的預(yù)測(cè)精度。此外，在年輕高血壓等極端人群中也能取得較好的預(yù)測(cè)效果，為高血壓預(yù)后建模提供新的方法。

AI還可以針對(duì)治療依從性、降壓治療效果等進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，可根據(jù)電子病歷系統(tǒng)提供的人口學(xué)數(shù)據(jù)、體重指數(shù)、血壓、合并癥和常規(guī)實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)結(jié)果，預(yù)測(cè)高血壓患者血壓控制不佳的風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)生時(shí)間。

AI在高血壓領(lǐng)域的研究目前仍處于早期探索階段。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法通過(guò)分析多模態(tài)的大數(shù)據(jù)資料，如人口學(xué)、行為學(xué)數(shù)據(jù)，生命體征，傳統(tǒng)的心血管風(fēng)險(xiǎn)因素，心血管影像，環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等，將有助于發(fā)現(xiàn)與高血壓發(fā)生和病理生理過(guò)程相關(guān)的新危險(xiǎn)因素和作用機(jī)制。

在健康人群中，發(fā)現(xiàn)篩選高血壓患病風(fēng)險(xiǎn)高的患者、針對(duì)相應(yīng)的危險(xiǎn)因素個(gè)體化干預(yù)，有可能從根本上預(yù)防心血管疾病。

對(duì)于高血壓患者，通過(guò)整合可穿戴設(shè)備、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等技術(shù)，將有助于提高血壓測(cè)量便捷性，有助于高血壓的早期診斷。通過(guò)整合各類預(yù)后和療效相關(guān)的變量，重新分析既往的大型臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)高血壓患者進(jìn)行表型聚類和危險(xiǎn)分層，可針對(duì)性地制定干預(yù)方案和目標(biāo)血壓。

結(jié)合智能醫(yī)療平臺(tái)提高患者知曉率、自我監(jiān)控、健康行為和治療依從性，有望實(shí)現(xiàn)對(duì)高血壓及心血管疾病全生命周期、個(gè)體化的預(yù)防和控制。

在未來(lái)，進(jìn)一步推進(jìn)AI在高血壓診療中的應(yīng)用，建立標(biāo)準(zhǔn)化、多模態(tài)、大數(shù)據(jù)的電子數(shù)據(jù)庫(kù)將是AI研究的必要基礎(chǔ)。此外，由于AI以提高預(yù)測(cè)精度為目標(biāo)，需要進(jìn)行充分、大規(guī)模的外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通過(guò)更多的臨床試驗(yàn)，評(píng)估AI技術(shù)指導(dǎo)下的高血壓診斷和治療方案的可行性及臨床獲益。