摘要
血液病是指起源于造血系统或影响血液功能的疾病,已成为全球重要的慢性疾病之一,常见类型包括贫血、白血病和淋巴瘤等。许多血液病在早期缺乏明显症状,常被忽视,导致患者延误治疗、病情加重。研究表明,合理的营养干预对血液病的管理具有重要意义,尤其是通过控制饮食结构、补充关键营养素,可在一定程度上改善患者免疫功能和治疗效果。然而,传统膳食管理因缺乏动态数据整合与个体差异分析,难以满足患者长期精准管理的需求。人工智能(AI)技术凭借机器学习、深度学习等算法对海量数据的处理能力,为血液病膳食管理提供了从精准诊断到个性化营养干预的全新路径。通过计算机视觉(CV)对医学图像和食物摄入进行识别分析,结合自然语言处理(NLP)对患者病历、饮食记录和医生建议的理解整合,可智能生成个性化的营养方案并进行动态调整。AI与膳食管理的融合,有望提升血液病早期识别率和营养干预效果,延缓疾病进展,降低再发和住院风险,是未来血液病综合防治的重要方向。
作者
周可意
丁浩晗
辛星
李伟
崔晓晖
Zhou Keyi;Ding Haohan;Xin Xing;Li Wei;Cui Xiaohui
出处
《临床内科杂志》
2025年第8期631-634,共4页
Journal of Clinical Internal Medicine
基金
“十四五”国家重点研发计划重点专项资助项目(2022YFF1101100、2024YFE0199500)。
