高血壓的研究和診療工作面臨著諸多困難。近年來，基因測序、可穿戴設備等技術的進步和普及，使得大量特征數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對傳統(tǒng)的統(tǒng)計學分析方法提出了挑戰(zhàn)。近年來，以機器學習為代表的人工智能技術在高血壓等心血管疾病領域取得了令人矚目的進展。

機器學習（ML）是AI的核心技術，通過研究訓練數(shù)據(jù)集中給定變量之間的機制和關聯(lián)進行預測性分析。而深度學習（DL）是一類特殊的機器學習方法，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法模擬人腦進行模式識別，對于大量的語音和圖像分析數(shù)據(jù)具有較強的處理能力。

以機器學習為代表的AI技術能夠建立更加精準的模型，來預測高血壓的發(fā)病、終點事件、治療反應等，指導患者的危險分層和個體化管理。同時，AI能夠在傳統(tǒng)心血管危險因素的基礎上，整合多組學、社會經(jīng)濟、行為和環(huán)境因素等多種變量，發(fā)掘新的危險因素、臨床表型或干預靶點，為發(fā)展個體化醫(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（如心臟計算機斷層掃描、磁共振成像和超聲心動圖等）和可穿戴技術的發(fā)展，大量圖像數(shù)據(jù)和實時連續(xù)數(shù)據(jù)不斷積累，應用DL技術分析大量數(shù)據(jù)，可以預測不良結果、識別隱藏表型，在心血管病精準醫(yī)學領域具有廣闊的應用前景。

隨著可穿戴設備的成本降低和廣泛應用，無袖帶血壓測量技術因為能進行連續(xù)、實時的血壓測量而受到關注。

現(xiàn)有研究證實，應用機器學習算法，納入人口學指標（年齡、體重、體重指數(shù)）、心電信號等變量，可根據(jù)光電容積脈搏波信號（PPG）對血壓進行較為準確的預測。通過智能手機或智能手表等便攜式移動設備收集PPG信號，并與AI算法結合，可便捷監(jiān)測血壓。

近年來，隨著24小時動態(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技術優(yōu)化的可穿戴設備，有望通過靈活便捷的測量方式，提高隱匿性高血壓的診斷率。

高血壓診斷中的一個重要環(huán)節(jié)是根據(jù)心血管疾病風險對患者進行分層?，F(xiàn)有的高血壓指南推薦，根據(jù)經(jīng)典的心血管危險因素和心血管風險預測模型進行風險計算。由于預測精度有限，上述模型對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)計學方法重新建模也較為困難。

已有研究提示，相比傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法，應用機器學習算法能夠識別并納入新的因子，以提高對高血壓終點事件的預測精度。此外，在年輕高血壓等極端人群中也能取得較好的預測效果，為高血壓預后建模提供新的方法。

AI還可以針對治療依從性、降壓治療效果等進行建模和預測。應用機器學習算法開發(fā)的風險預測模型，可根據(jù)電子病歷系統(tǒng)提供的人口學數(shù)據(jù)、體重指數(shù)、血壓、合并癥和常規(guī)實驗室化驗結果，預測高血壓患者血壓控制不佳的風險和發(fā)生時間。

AI在高血壓領域的研究目前仍處于早期探索階段。機器學習、深度學習等算法通過分析多模態(tài)的大數(shù)據(jù)資料，如人口學、行為學數(shù)據(jù)，生命體征，傳統(tǒng)的心血管風險因素，心血管影像，環(huán)境和社會經(jīng)濟因素等，將有助于發(fā)現(xiàn)與高血壓發(fā)生和病理生理過程相關的新危險因素和作用機制。

在健康人群中，發(fā)現(xiàn)篩選高血壓患病風險高的患者、針對相應的危險因素個體化干預，有可能從根本上預防心血管疾病。

對于高血壓患者，通過整合可穿戴設備、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等技術，將有助于提高血壓測量便捷性，有助于高血壓的早期診斷。通過整合各類預后和療效相關的變量，重新分析既往的大型臨床試驗數(shù)據(jù)，對高血壓患者進行表型聚類和危險分層，可針對性地制定干預方案和目標血壓。

結合智能醫(yī)療平臺提高患者知曉率、自我監(jiān)控、健康行為和治療依從性，有望實現(xiàn)對高血壓及心血管疾病全生命周期、個體化的預防和控制。

在未來，進一步推進AI在高血壓診療中的應用，建立標準化、多模態(tài)、大數(shù)據(jù)的電子數(shù)據(jù)庫將是AI研究的必要基礎。此外，由于AI以提高預測精度為目標，需要進行充分、大規(guī)模的外部數(shù)據(jù)驗證，通過更多的臨床試驗，評估AI技術指導下的高血壓診斷和治療方案的可行性及臨床獲益。