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摘要 人工智能和机器学习应用正在成为医学领域的变革性技术。随着对各种大数据集的访问越来越多，研究人员正在转向这些强大的技术进行数据分析。与传统的统计方法相比，机器学习可以更准确、更有效地揭示大型复杂数据集中变量之间的模式和相互作用。机器学习方法为研究 SLE（一种多因素、高度异质性和复杂的疾病）开辟了新的可能性。在这里，我们讨论了机器学习方法如何迅速融入 SLE 研究领域。最近的报告侧重于使用监督和非监督技术建立预测模型和/或识别新的生物标志物，以了解疾病的发病机制、早期诊断和疾病预后。在这篇评论中，我们将概述机器学习技术，讨论 SLE 研究的当前差距、挑战和机遇。在临床应用之前，大多数预测模型仍需要外部验证。利用深度学习模型、获取替代健康数据来源以及提高对人工智能在医学中的应用的道德、治理和法规的认识将有助于推动这一令人兴奋的领域向前发展。
机器学习医学时代的系统性红斑狼疮
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