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抽象的轴向脊椎关节炎（AXSPA）是一种全球流行且具有挑战性的自身免疫性疾病。以阴险的发作和缓慢的进展为特征，缺乏特定的临床表现和生物标志物通常会导致误诊，从而使AXSPA的早期检测和诊断复杂化。此外，AXSPA的高异质性，其复杂的发病机理和缺乏特定药物意味着传统的分类标准和治疗指南难以满足个性化治疗的需求。最近，机器学习（ML）在医疗领域取得了迅速的进步。通过将大规模数据与不同的算法集成并使用多维数据，例如患者医疗记录，实验室检查，放射学数据，药物使用和分子生物学信息，可以根据现实世界中的临床问题进行建模。这可以使AXSPA的诊断，分层，治疗功效预测和预后评估，将其定位为一个新兴的研究主题。本研究从五个角度探索了ML在AXSPA诊断和治疗中的应用和进展：早期诊断，分层，疾病监测，药物疗效评估和合并症预测。这项研究旨在为探索AXSPA的理性诊断和治疗策略提供新的方向。
轴向脊椎关节炎中机器学习的进入点
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