美国梅奥诊所研究人员开发出一套人工智能（AI）工具，可提前识别出患有哮喘的幼儿中哪些人面临严重哮喘发作和急性呼吸道感染的高风险。这项研究发表于《过敏与临床免疫学杂志》，发现这些AI工具最早可在孩子3岁时就预测风险。 该研究是梅奥诊所“Precure”战略计划的一部分，旨在通过创新技术与人群研究，实现对重大疾病的早期预测与预防，推动医疗模式从“治疗已病”转向“预防未病”。据美国疾控中心数据，哮喘影响着近600万美国儿童，是导致缺课、急诊和住院的主要原因。呼吸道感染是哮喘发作最常见的诱因，但症状复杂多变，临床判断难度大，因此亟需更精准的风险识别手段。 研究团队分析了1997至2016年间出生在明尼苏达州东南部的2.2万余名儿童的电子健康记录。他们利用机器学习和自然语言处理技术，开发出多个AI工具，从医生的病历笔记中提取关键信息，如症状、家族史等。结合两种常用儿童哮喘评估标准——“预设哮喘标准”和“哮喘预测指数”，研究人员识别出一个高风险亚群。 结果显示，该亚群儿童在3岁时患肺炎的风险超过其他儿童两倍，流感感染率接近三倍，且哮喘急性发作需使用类固醇、急诊或住院的比例也最高。他们还更常在生命前三年感染呼吸道合胞病毒（RSV）。此外，该群体普遍具有哮喘、湿疹、过敏性鼻炎或食物过敏的家族史，实验室检测也显示其存在典型过敏性炎症特征，如嗜酸性粒细胞增多、特异性IgE升高、periostin水平上升，以及肺功能受损，提示其属于一种易感性更高的哮喘亚型。 下一步，研究团队计划在更广泛、更多样化的临床环境和医疗系统中测试这些AI工具，并结合生物标志物数据，进一步细化哮喘亚型的定义与早期干预策略。同时，他们还将开展一项新研究，探索一种可能抑制过度免疫反应的化合物，利用类器官模型寻找更早发现和预防儿童哮喘的路径。