摘要
人工智能在医疗领域的整合标志着一个变革性时代的到来，其中机器学习在重塑间质性肺病管理格局中发挥关键作用。机器学习模型擅长分析医学影像和电子健康记录等复杂数据集，在间质性肺病的诊断、预后和治疗方面带来前所未有的进步。这些模型在诊断特发性肺纤维化等疾病时展现出超越传统方法的卓越准确性，而诊断延迟会显著影响患者预后。通过机器学习驱动的工具实现早期精准诊断，可及时启动治疗，这对改善预后和延长患者生活质量至关重要。尽管面临数据质量和模型可解释性等挑战，机器学习在肺部医疗领域的未来前景广阔，持续进步有望提升患者管理和治疗效果。本文旨在探讨机器学习在间质性肺病管理中的变革潜力。
关键要点
- 间质性肺病导致重大疾病负担，但诊断常被延误。人工智能有望改善早期检测、预后评估和治疗选择，解决间质性肺病诊疗中的关键未满足需求。
- 本叙述性综述整合了26项应用机器学习于间质性肺病的同行评审研究，涵盖诊断影像、生物标志物发现和预后建模，并与人类阅片者进行对比，评估新兴AI工具。
- 机器学习在间质性肺病诊断中可达到或超越专家水平，预测疾病进展并识别新型生物标志物，但临床广泛应用需前瞻性验证、提升可解释性并整合至实际工作流程。
引言
近年来，人工智能与医疗的融合开启了前所未有的变革时代。机器学习作为人工智能的子集，使系统能够从数据中学习、识别模式并在最小人为干预下做出决策。机器学习通过算法使计算机能够分析海量数据，通过迭代过程提升性能，基于历史数据进行预测或决策。在医疗领域，机器学习模型有望提高诊断准确性、预后洞察力和治疗规划水平。
传统诊断方法常依赖对症状和检测结果的主观解读，易受人为错误和变异性影响。而机器学习算法可分析医学影像、基因信息和电子健康记录等复杂数据集，识别人类医师可能忽略的细微模式，从而实现更早更准确的诊断，最终改善患者预后。
此外，机器学习通过整合患者人口统计学、生活方式因素和临床病史等多样化数据，实现个性化预后建模。这有助于进行个体化风险评估和疾病进展预测，优化临床决策并预防不良结局。
间质性肺病是一组约200种肺部疾病的异质性群体，其特征是不同程度的肺间质炎症和纤维化。准确诊断通常需要结合临床、影像学和病理评估的多学科方法，因为影像模式重叠且临床表现各异。间质性肺病的传统诊断过程往往冗长且具有侵入性：患者可能经历多次评估，复杂病例有时需手术肺活检以明确诊断。即使经过多学科讨论，误诊或重大诊断延误仍很常见。值得注意的是，新兴AI系统可能在临床或影像学表现明显前就检测出肺纤维化。例如，新型AI驱动筛查工具可在常规诊断前4年预测肺纤维化（受试者工作特征曲线下面积约0.84），突显机器学习在肺纤维化前期识别的潜力——此时早期干预效果最佳。
特发性肺纤维化常被晚期诊断，中位延误达2.1年，主要源于误诊和各级医疗机构（包括全科医生和社区医院）的延误。鉴于特发性肺纤维化早期治疗与更好预后和更慢疾病进展相关，这种延误尤为令人担忧。
总之，机器学习在间质性肺病领域具有变革性潜力，可推动诊断、预后和治疗的进步。随着技术持续发展，它将提升患者管理和治疗效果，标志着向更有效、更个性化医疗迈出的重要一步。正如巴恩斯等人所强调，机器学习代表了间质性肺病影像学的"新前沿"，推动从主观模式识别转向可重复、高通量的分析。
方法学
文献检索策略
为探究机器学习技术对间质性肺病的影响，作者对相关文献进行了全面检索。检索范围涵盖1999年至2025年6月20日的以下数据库：
- PubMed
- IEEE Xplore
- Google Scholar
- Cochrane Library
使用布尔运算符组合相关术语，例如：
- '间质性肺病'或'特发性肺纤维化'或ILD或IPF
- '人工智能'或'机器学习'或'深度学习'或'神经网络'或'影像组学'或'计算机辅助诊断'
应用过滤器限制结果为英文、同行评审、以人为研究对象的文献。筛选标题和摘要相关性后进行全文审查，并手动检查关键研究的参考文献列表以获取额外来源。采用系统综述与荟萃分析首选报告项目（PRISMA）流程图说明文献筛选过程。
纳入本综述的研究需满足以下条件：
- 涉及经诊断的任何间质性肺病亚型患者
- 应用人工智能或机器学习技术用于诊断、预后或生物标志物发现
- 报告特定结果，如模型性能指标（受试者工作特征曲线下面积、敏感性、特异性）、诊断准确性或临床效用
作者共纳入26项主要研究，每项均将机器学习技术应用于间质性肺病患者并报告相关诊断、预后或生物标志物结果。讨论中引用了额外的系统综述和专家观点以提供背景，但未计入正式研究数量。
排除标准包括：与间质性肺病中机器学习应用无关的研究、仅关注非人类受试者的研究、方法或结果描述不足的研究，以及非同行评审材料（包括社论、评论、会议摘要和技术白皮书）。
数据综合与分析
鉴于纳入研究在机器学习模型、数据类型、间质性肺病亚型和结果指标方面存在显著异质性，采用叙述性综合方法。考虑到人工智能在间质性肺病应用的早期探索性质及方法学标准化有限，叙述性框架更适合进行有意义的比较、批判性评价和整合多样化发现——这些发现不适合定量荟萃分析。
本综述共分析26项研究，重点关注机器学习在间质性肺病中的应用。结果摘要见下表。
表1：间质性肺病机器学习应用关键研究摘要
Acc：准确率；AUROC：受试者工作特征曲线下面积；C-index：一致性指数；CAD：计算机辅助检测；CNN：卷积神经网络；CXR：胸部X光；DL：深度学习；ILD：间质性肺病；IPF：特发性肺纤维化；ML：机器学习；RA-ILD：类风湿关节炎相关间质性肺病；RMSE：均方根误差；Spec：特异性；SS-ILD：系统性硬化症相关间质性肺病；SVM：支持向量机；UIP：普通型间质性肺炎。
讨论
机器学习在间质性肺病中的应用代表了医疗领域的重大进步，在诊断、预后和治疗方面提供显著改善前景。随着机器学习技术持续演进，它们为分析复杂医疗数据提供日益精密的工具，有望解决间质性肺病管理中长期存在的挑战。这些进步的关键方面在于将机器学习模型与包括人类阅片者在内的传统诊断方法进行比较，及其对临床实践的影响。梅科夫等人早期概述指出，人工智能工具可通过支持呼吸医学中的鉴别诊断和护理规划，在影像学和临床领域架起桥梁；而陈和奥弗曼强调人工智能在弥散性肺病中整合多模态影像的潜力。
机器学习在间质性肺病诊断中的应用
间质性肺病的影像学评估，特别是肺纤维化的识别与表征，对经验丰富的胸部放射科医师而言仍具挑战性。关键难点在于检测蜂窝肺——普通型间质性肺炎的定义特征，这对诊断至关重要但存在高度阅片者间变异性及诊断不确定性。这种诊断模糊性在不符合明确普通型间质性肺炎模式的患者中尤为突出。
张等人通过训练机器学习分类器解决了这一临床缺口：该分类器基于经病理学和临床支持诊断标注的CT扫描，特意排除明确普通型间质性肺炎病例，聚焦于"灰色地带"患者（仅靠影像学解读可能不足）。此类模型在真实世界实践中价值显著——此时诊断信心各异且常需多学科讨论。
在此基础上，卡斯蒂略-萨尔达尼亚等人应用定量CT指标区分纤维化间质性肺病与肺气肿（常见诊断难题）。通过利用密度测量和基于直方图的特征，他们的模型捕捉到视觉检查难以察觉的细微结构差异，表明定量影像在表型分类中的作用——尤其适用于临床或影像特征重叠的患者。作为补充，宇喜田等人开发了基于深度学习的计算机辅助检测系统，可在普通胸部X光片上识别纤维化间质性肺病。尽管该研究未直接比较间质性肺病与肺气肿，但其在广泛筛查背景下的应用突显了计算机辅助检测工具解决诊断模糊性、提升早期识别能力的潜力。
卷积神经网络在医学影像中尤为有效，源于其结构和功能特性：首先将输入图像表示为像素亮度数值网格；使用称为"滤波器"的小方块在图像上滑动，执行卷积运算以突出边缘或颜色等特定特征；随后通过池化操作缩小图像尺寸，仅保留最关键部分，使网络聚焦关键特征并提升处理速度；卷积神经网络包含多层结构，每层识别日益复杂的模式（从早期层的基本边缘到后期层的完整物体）；最终基于所学特征对图像进行分类。这一过程使卷积神经网络能有效分析和解读各类图像。其关键优势在于平移不变性——无论物体在图像中位置如何均能识别。除医疗影像外，卷积神经网络广泛应用于人脸识别和自动驾驶等现实场景。
在梅等人的重要研究中，卷积神经网络和视觉转换器模型被评估用于间质性肺病亚型分类和生存预测。使用CT扫描和临床数据，联合卷积神经网络-多层感知机模型达到0.94的受试者工作特征曲线下面积，显著优于7位人类阅片者组合（0.88）。该小组包含不同经验水平的放射科医师和肺科医师，均获得相同的CT扫描和临床元数据。该模型对普通型间质性肺炎的诊断敏感性（90%）和特异性（87%）也高于阅片者（敏感性80%，特异性83%）。这些发现表明机器学习在间质性肺病诊断中提升精确度的潜力，尤其在复杂或临界病例中。然而，该单中心研究的结论需谨慎解读，直至获得外部验证。
在印度早期研究中，阿加瓦拉等人开发了深度学习算法检测高分辨率CT上的间质性肺病模式，达到0.91的受试者工作特征曲线下面积。该工作显著之处在于证明了人工智能模型在包括资源有限环境在内的多样化医疗系统中的可扩展性和适应性。
艾哈迈德等人开发了Fibresolve——一种利用薄层CT影像从其他间质性肺病中识别特发性肺纤维化的机器学习工具。值得注意的是，该算法在常需手术活检明确诊断的非典型普通型间质性肺炎病例中表现优于临床小组。对于未达特发性肺纤维化影像标准但CT切片≤3毫米的患者，Fibresolve达到53.1%的诊断产出率和85.9%的特异性。考虑到此类病例的传统诊断路径往往冗长且具侵入性，这些数据意义重大。Fibresolve将诊断中位时间缩短至213天，可显著加速诊疗并减少侵入性操作需求。该系统已获美国食品药品监督管理局批准，进一步支持其临床应用潜力。
沃尔什等人利用1,157份匿名高分辨率CT扫描开发了深度学习算法以分类纤维化肺病。该算法准确率达76.4%，超过66%的91位胸部放射科医师（中位准确率70.7%）。此外，算法表现出良好的阅片者间一致性（加权卡帕值0.69），超过62%的放射科医师（0.67），并提供近乎即时的诊断——评估150个四切片组合仅需2.31秒。这种快速可重复的性能突显了机器学习算法相比人类阅片者的效率和可靠性，但需注意真实世界表现可能不同，此类系统需严格外部验证。正如余等人指出，真实世界性能可能与训练数据基准存在差异：他们回顾性评估了特发性肺纤维化诊断的深度学习模型，发现应用于不同机构和CT采集协议时性能存在波动，强调临床部署前跨站点稳健性测试的重要性。
北海道札幌医科大学医院研究人员取得的重要进展是：创建了首个使用胸部X光片（而非CT扫描）检测慢性纤维化间质性肺病的深度学习模型。该模型达到0.979的曲线下面积，敏感性0.896，特异性1.000，性能可媲美经验丰富的放射科医师和肺科医师，展示其作为诊断工具的潜力。在组织病理学领域，福冈等人开展大型国际研究证明，人工智能可通过减少专家病理医师间的阅片者间变异性，帮助标准化普通型间质性肺炎的组织病理学诊断，为未来诊断工具建立潜在参考框架。作为补充，钟等人评估了基因组分类器——即使在缺乏经典高分辨率CT模式的患者中也能识别普通型间质性肺炎，强化了AI驱动分子诊断在复杂或模糊病例中的价值。
值得提及的是，尽管当前多数间质性肺病AI应用聚焦纤维化疾病模式识别，但日益认识到识别肺纤维化前的间质异常（如间质性肺异常或早期非特异性间质性肺炎）可通过早期干预改善临床结局。将人工智能整合至影像学和组织病理学流程，可增强对细微肺纤维化前变化的模式识别能力，并在不可逆损伤发生前支持多学科团队决策。AI在识别肺纤维化前状态的应用仍是未充分探索但至关重要的前沿领域——在不可逆纤维化发生前实现早期检测，可显著改善长期预后并减少侵入性诊断需求。
最后，基于内容的图像检索系统正作为兼具诊断和教育价值的新型AI工具涌现。崔等人开发了深度学习驱动的基于内容的图像检索系统，通过检索视觉相似的标注CT扫描辅助间质性肺病亚型识别，在区分普通型间质性肺炎与非特异性间质性肺炎时达到0.922的受试者工作特征曲线下面积。此类工具可增强放射科医师信心、减少临界病例的模糊性，并促进机构间标准化。
机器学习在特发性肺纤维化生物标志物发现中的应用
尽管影像学仍是间质性肺病诊断的基石，但通过机器学习进行生物标志物发现正成为日益活跃且前景广阔的前沿领域。这些方法旨在通过提取转录组学、蛋白质组学和基因表达谱等高维分子数据中的模式，提升诊断准确性、风险分层并最终定制治疗方案。
金等人应用机器学习分析高维转录数据以分类间质性肺病中的普通型间质性肺炎与非普通型间质性肺炎。其模型展现高诊断准确性，支持分子分类器作为影像学和组织病理学评估补充的潜力。这项早期关键研究为多组学机器学习模型奠定基础，架起了分子病理学与间质性肺病临床表型之间的桥梁。在此基础上，黄等人将范围扩展至血浆蛋白质组学，应用机器学习量化间质性肺病患者和对照组的1,300多种蛋白质。其模型达到近乎完美的区分度（间质性肺病vs对照：受试者工作特征曲线下面积0.99；特发性肺纤维化vs非特发性肺纤维化：0.90），提示蛋白质组特征有望在分类间质性肺病亚型时补充影像学。重要的是，若在外部队列中验证，蛋白质组学可实现更早、创伤更小的诊断。
法纳迪斯等人在基因表达数据上应用极端梯度提升机器学习算法，探索与肺纤维化相关的潜在分子特征。该模型达到令人鼓舞的准确率（0.85–0.95），并识别出IL13Rα2和PAPSS2等候选基因——可能在纤维化通路中发挥作用。IL13Rα2是IL-13诱导纤维化的关键受体，其信号传导对TGF-β（慢性炎症疾病中纤维化过程的主要贡献者）的产生至关重要。为解读模型预测，研究采用沙普利加法解释分析量化每个特征（基因）对整体预测的贡献。该方法提供模型决策洞见，帮助识别76个可能与纤维化相关的候选基因。尽管这些发现为后续研究指明有希望的方向，但需注意这些生物标志物仍处于探索阶段，尚未在大型前瞻性队列中验证。
吴等人开展平行研究，聚焦差异表达基因并识别出四个关键生物标志物：FHL2、HPCAL1、RNF182和SLAIN1。这些基因已展现经验证的预测价值，尤其SLAIN1在指导未来治疗策略方面潜力显著。值得注意的是，FHL2与组织重塑和纤维化相关，进一步凸显其在特发性肺纤维化中的重要性。尽管这些基因在回顾性数据集中显示预测潜力，但其作为诊断或治疗生物标志物的效用仍需进一步临床验证，包括在多样化人群中的可重复性。
最后，秦等人聚焦类风湿关节炎相关间质性肺病，利用支持向量机和随机森林开发机器学习分类器以检测该亚群的转录组特征。其模型获得强健诊断性能（受试者工作特征曲线下面积0.89），强化了机器学习可帮助揭示临床重叠间质性肺病表型中疾病特异性分子指纹的观点。
机器学习在间质性肺病预后中的应用
班德斯楚普等人的专家综述强调了使用症状、肺活量测定和影像进行结构化间质性肺病监测的重要性。这些常规临床触点为机器学习增强诊疗提供了天然机会——无论是通过自动化检测胸部CT变化，还是在肺功能测试下降跨越常规阈值前标记细微恶化。
楚蒂亚等人开发模型预测特发性肺纤维化患者的肺功能下降：分析176名患者的1,554份用力肺活量记录及人口统计学数据、吸烟状态和CT扫描。结合分位数回归与卷积神经网络，该模型在预测肺功能下降方面达到92%的惊人准确率，支持机器学习及时干预和改善疾病监测的潜力。
基于影像的模型也展现出显著前景。陈等人训练深度学习算法，利用胸部CT特征预测特发性肺纤维化死亡率，达到高预测准确性，强化了影像生物标志物在预后中的作用。同样，青木等人证明基于深度学习的量化工具与用力肺活量和一氧化碳弥散量强相关，并达到0.78的间质性肺病进展预测受试者工作特征曲线下面积。这些发现突显定量CT指标作为生理功能下降替代指标的价值——当通过深度学习流程自动化时。
扩展此工作，寺町等人开发了纵向深度学习模型，整合临床数据和环境暴露以预测间质性肺病患者的急性加重和死亡率。沃尔什等人将早期用于分类纤维化肺病的深度学习模型扩展至预测进展性纤维化间质性肺病的死亡率，证明AI衍生影像评分在结果预测中的更广泛应用。同样，莫兰-门多萨等人发现其机器学习衍生CT分类器评分与真实世界间质性肺病队列的死亡率显著相关，凸显人工智能在简单亚型分类之外的预后潜力。
其他模型将机器学习预后预测扩展至罕见间质性肺病表型。例如，强等人训练随机森林模型，结合CT和血清生物标志物预测特发性炎性肌病相关间质性肺病的快速进展，达到0.883的曲线下面积。吴等人类似证明，深度学习衍生的CT纤维化程度独立于放射科医师指定模式，可预测无移植生存率。卡兰皮察科斯等人探索了影像组学机器学习的相关应用：开发基于定量CT特征的随机森林分类器，预测新冠幸存者中纤维化间质性肺病的进展。其模型在3个月和6个月时均达到稳健预测性能（曲线下面积分别为0.827和0.851），展示机器学习预后工具的适应性——从特发性疾病扩展至病毒诱导的间质性肺病表型。其他影像组学应用进一步支持定量影像的价值：查萨尼亚等人开发自动化深度学习系统，利用CT影像评估系统性硬化症中的间质性肺病严重程度；马丘凯维奇等人证明高分辨率CT的影像组学特征可预测系统性硬化症相关间质性肺病的用力肺活量下降；孙等人在结缔组织病相关间质性肺病中应用集成学习，整合人口统计学、影像数据和肺功能测试预测长期死亡率。
近期研究突显了基于影像的机器学习模型的预后潜力。德瓦拉杰等人在II期试验的回顾性分析中，使用e-Lung平台推导加权网状血管评分，该评分在预测特发性肺纤维化患者52周内疾病进展方面优于传统指标（如一氧化碳弥散量）。
在梅等人的研究中，他们还开发了间质性肺病预后模型。该研究旨在利用先进机器学习模型（长短期记忆模型和转换器模型）预测间质性肺病患者的3年死亡率。两种模型均整合165个特征：32个从胸部CT扫描中提取的高级CT特征（使用预训练卷积神经网络模型）和18个临床变量（如用药史和治疗细节）。这些特征通过纵向评估创建动态生存预测模型。转换器模型持续优于长短期记忆模型，性能提升15.8%。
到第三年，转换器模型0.868的受试者工作特征曲线下面积表明其对3年死亡率的强预测性能——即该模型能以高准确性区分生存与死亡患者。模型的阴性预测值（89.66%–94.55%）表明其在识别生存患者方面特别可靠，减少了假阴性。敏感性从第1年的54.55%提升至第3年的72.73%，进一步证明随着更多随访数据加入，模型识别死亡风险患者的能力增强。这种改善突显了持续临床监测的重要性——随着患者病史和治疗反应累积，模型获得更强预测力。这提示更长随访期可实现更准确预后，帮助临床医师做出更明智的患者管理决策。
影像组学在检测亚临床进展方面也显示出前景。波因顿等人对高危个体的连续胸部CT进行影像组学分析，成功区分进展性间质性肺异常与稳定病例——通常早于明显临床或功能下降显现。这突显影像组学在早期监测策略中的作用。分子标志物可能进一步增强预后模型。利布拉等人最近提出利用机器学习分析探索特发性肺纤维化进展的候选血浆生物标志物，预示未来预后工具如何整合多组学数据实现个性化风险分层。
最后，杜克EMPOWER应用程序（杜克大学医疗系统）体现了数字工具与人工智能的整合，以增强患者参与度和研究参与度。该应用提供间质性肺病专项教育、支持研究项目自助筛查并收集患者结局和生物测量指标的纵向数据，展示了技术在管理罕见疾病中的实用价值。其在提升研究入组率和促进健康行为方面的成功，凸显了AI驱动工具改善临床研究和患者管理的潜力。这种直接面向患者的方法为其他疾病提供了有前景的模型，弥合技术与个性化医疗之间的鸿沟。
挑战与未来方向
尽管机器学习在间质性肺病诊断和管理方面取得令人瞩目的进展，要充分实现其潜力仍需解决若干挑战（图2）。一个重大挑战是机器学习系统与现有电子健康记录系统的整合。无缝整合对确保机器学习工具易于获取并在临床实践中有效使用至关重要。然而，这种整合常涉及复杂的技术和监管障碍，包括互操作性问题和稳健数据交换协议需求。解决这些挑战对机器学习工具在医疗领域的广泛应用至关重要。
当前模型的泛化能力仍是重大局限。本综述纳入的七项研究中，四项仅关注特发性肺纤维化——尽管临床意义重大，但这仅代表200多种间质性肺病亚型中的小部分。因此，当前机器学习模型常针对特发性肺纤维化相关的纤维化模式优化，可能限制其应用于结节病、过敏性肺炎或结缔组织病相关间质性肺病等较罕见或非纤维化间质性肺病时的诊断性能。将模型训练和验证扩展至整个间质性肺病谱系，对确保更广泛临床适用性并防止诊疗中的不平等至关重要。
与这些诊断创新并行，索弗等人对间质性肺病中人工智能应用进行了全面系统综述，强调了聚焦胸部CT分析的大量工作。其综述突显模型架构、训练数据集和结果定义的异质性——这些共同构成可重复性和临床采用的障碍。重要的是，他们呼吁在人工智能开发中加强标准化和透明度，这一主题贯穿本综述。这些发现强化了在临床工作流程中广泛应用前，需要可解释且经外部验证模型的必要性。
另一个挑战在于训练数据的可用性和质量。间质性肺病相对罕见且呈异质性，稳健机器学习模型的开发需要大型、标注良好且结构化的数据集资源——这些资源通常仅在大型学术或三级医疗中心可用。这种数据集中化引入潜在偏见，因为模型在社区环境或服务不足人群中可能表现欠佳——这些场景中疾病表现、影像协议和电子健康记录可能不同。此外，小型中心常缺乏收集高分辨率影像数据或全面临床注释所需的基础设施。解决此局限需加强机构间合作、联邦学习方法及努力使高质量间质性肺病数据集更易获取。
临床医师、医院和患者对人工智能的接受度也是障碍。许多医疗专业人员可能因担忧可靠性及人为监督减少而对依赖AI持谨慎态度。通过严格验证研究证明其有效性并为用户提供充分培训，将有助于建立对AI系统的信任。此外，患者对AI驱动诊断的接受度将取决于对其工作原理和患者数据处理方式的透明度。
责任问题也构成重大挑战。确定AI系统出错时的责任归属十分复杂：若AI系统提供错误诊断或治疗建议，责任方是谁——开发者、医疗提供者还是使用该技术的机构？明确的指南和法律框架对解决这些问题并确保患者获得安全有效护理至关重要。
可解释性仍是AI在间质性肺病中应用的关键挑战，因为许多高性能模型（如卷积神经网络和转换器）作为"黑箱"运行，透明度有限。这种缺乏可解释性会阻碍临床医师信任并使整合复杂化。临床医师在未理解AI预测依据的情况下不愿采取行动是情有可原的，尤其是在间质性肺病亚型分类或预后等高风险诊断中。
监管考量
为提升临床影响，未来研究应优先考虑在真实世界环境中评估机器学习工具的前瞻性验证和实施研究，测量诊断准确性、工作流程整合和患者受益等结果。这些研究对超越回顾性分析、确保有意义的临床采用至关重要。
隐私问题同样关键。医疗中AI的使用涉及处理大量敏感患者数据，确保数据保护并解决潜在隐私泄露问题至关重要。联邦学习等策略（允许在去中心化数据上训练模型而不损害隐私）提供有前景的解决方案，但需进一步开发和验证。
从监管和伦理角度看，遵守不断演变的框架至关重要。美国食品药品监督管理局已发布关于医疗器械软件和自适应AI系统的指南，强调透明度、临床验证和上市后监测。间质性肺病的机器学习工具必须符合这些标准——特别是当提供可能影响患者护理的诊断建议时。同样，遵守《健康保险流通与责任法案》和《通用数据保护条例》等数据隐私法规至关重要。这些框架要求对患者数据实施严格治理、知情同意以及安全的数据存储和传输——尤其在训练多机构或国际数据集模型时。
最后，模型部署应强调伦理使用、可解释性及与临床工作流程的整合。与监管机构、临床医师和患者的协作对确保AI工具在实践中安全、有效且受信任至关重要。人工智能不应被视为替代专家临床判断，而是旨在提高不同医疗环境中诊断一致性和效率的辅助工具。
结论
机器学习正在革新间质性肺病的诊断和管理。从已超越经验丰富的专家人类的卷积神经网络和视觉转换器，到整合影像和临床数据的综合模型，机器学习在提升诊断准确性和患者结局方面展现出巨大潜力。Fibresolve系统和生物标志物发现流程等应用也突显了机器学习在间质性肺病诊疗中的多样性和前景。
尽管存在这些进步，真实世界临床采用仍受限。为弥合这一差距，未来研究必须优先考虑在多样化临床环境中进行前瞻性验证研究。这些研究不仅应评估诊断和预后准确性，还应评估机器学习工具对临床决策、患者结局和工作流程效率的影响。此外，还需开展模型部署研究，以评估与电子健康记录的整合、临床医师可用性和患者接受度。
未来工作还应优先发展可解释模型以增强临床医师信任和透明度，在多中心和跨国队列中进行外部验证以加强泛化能力，采用联邦学习和安全数据共享框架解决隐私问题并扩大获取高质量间质性肺病数据集的机会，以及早期监管参与以确保与美国食品药品监督管理局、《健康保险流通与责任法案》和《通用数据保护条例》标准的协调一致。
实现机器学习在间质性肺病中的全部临床潜力，需要强调前瞻性评估、伦理实施和多学科协作的协调方法。该领域进展将取决于向真实世界实践的整合。
【全文结束】
