作者:龚力1, 2, 3,向阳1, 2,卜嘉彬1, 2,程南生1, 4,万智1, 5
单位:
1. 四川大学华西医院罕见病中心(成都 610041)
2. 四川大学华西医院门诊部(成都 610041)
3. 西南财经大学公共管理学院(成都 611130)
4. 四川大学华西医院普通外科胆道外科病房(成都 610041)
5. 四川大学华西医院急诊科(成都 610041)
通信作者:万智,Email:303680215@qq.com
背景与现状
罕见病是一类发病率低、多系统受累、临床表现异质性强的疾病,约 80% 的罕见病与遗传因素相关。目前全球已知罕见病 7000~8000 种,虽单一病种患者数量少,但据估计总体受影响人群有 2.63 亿~4.46 亿,是全球重大的公共卫生问题。在传统医疗模式下,一方面,罕见病患者需辗转多位医生、历时数年方能确诊,易错失最佳干预时机;另一方面,医生受限于罕见病认知和临床经验不足,易发生漏诊、误诊。2025 年 7 月 31 日,国务院审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,该文件中多次提及人工智能(artificial intelligence, AI)在医疗保健、生物科技等前沿交叉领域的应用,将 AI 医疗提升至国家战略层面。在罕见病诊疗领域,AI 技术有望成为破局的关键支撑。具体而言,可通过深度挖掘与融合分析海量跨模态医学信息,利用神经网络、知识图谱等先进技术,为临床医生提供强大的决策支持,最终实现精准诊断与治疗。
主要内容
本文从辅助诊断、治疗决策两个维度探讨了 AI 在罕见病诊疗领域的实践与未来发展方向,分析了 AI 在罕见病诊疗数据、技术算法与临床应用三方面的挑战,并提出构建协同数据生态、增强算法可解释性与完善监管框架等未来发展方向。
● AI 在罕见病辅助诊断中的应用
AI+人体表型特征:许多罕见病患者常伴随典型的体表特征,可表现为静态的体表特征如头面部、四肢骨骼等改变,也可体现为动态的行为特征如表情、肢体活动等。其中,面部特征与步态分析因其易于捕捉、易于量化等特点,是罕见病诊断备受关注的两个领域。基于人脸的机器学习技术可通过分析面部皮肤、结构等面部表型,为疾病的早期诊断提供新的路径,正逐渐成为临床辅助诊断工具。如 DeepGestalt 的面部图像分析工具,将助力临床医生通过患者表型早期识别罕见病。部分罕见神经肌肉疾病可在早期表现出明显的步态异常,故临床步态分析正日益成为罕见神经肌肉疾病早期诊断的重要工具。如美国 IBM Research 等机构的研究团队通过物理仿真学习的生成模型,将有助于罕见神经肌肉疾病的早期诊断与精准分型。
AI+电子健康记录:对于无典型体表特征的罕见病,可通过 AI 模型自然语言处理技术对非结构化临床文本自动解析,将患者主诉、现病史、家族史及病程记录等文本中蕴含的临床特征转化为以人类表型本体为核心的结构化数据,进而与已知疾病知识库进行高效匹配。这一过程有助于系统性缩小鉴别诊断范围,为临床医生提供重要决策支持。如,四川大学华西医院开发的遗传性血管性水肿智能决策支持系统,即采用了自然语言处理技术解析病历文本。
AI+基因组:由于罕见病大多是遗传病,常需要对疑似罕见病患者进行基因组测序。基因测序过程会产生海量数据,传统的生物信息学算法面临计算量大、分析速度慢的瓶颈。美国 Google 公司开发了两款重要的 AI 工具——DeepVariant 和 AlphaMissense,两个工具结合使用,可实现从遗传变异“精准定位”到功能影响“深刻解析”的完整闭环,显著提升遗传病诊断的效率与准确性。此外,中国华大基因公司开发了 iGeneT Pro 专业级基因检测智能解读平台,可为医生提供遗传解读的完整逻辑推演,有效消除遗传解读中的信息黑箱。
AI+多模态信息融合诊断:由于罕见病存在“罕见性”和“复杂性”,若利用多模态信息融合诊断(将患者的临床表型、基因组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学等多模态数据进行整合、交叉验证与综合分析,最终导出可能的诊断结论),有望提高罕见病诊断效能。如上海交通大学等单位发布的基于大语言模型的可循证罕见病推理型诊断智能体系统——DeepRare 系统,能够处理病历文本、结构化人类表型本体术语和变异识别格式的基因检测结果等多模态数据输入。
● AI 在罕见病治疗决策中的应用
AI+药物治疗:全球罕见病超 7000 种,其中是美国食品药品监督管理局批准药物适应证的罕见病仅占 5%~7%。罕见病患者群体小,临床试验招募困难,难以获得足够的患者数据,且药物上市后市场规模有限,企业难以收回高昂的研发成本,这都是罕见病药物研发的困境。近年来,AI 技术通过发现新靶点、促进药物再利用,打破药物研发的困境,为罕见病药物治疗带来新的突破。如,北京协和医院徐作军教授团队等发布了全球首个完全由人工智能发现靶点并设计生成的肺纤维化新药 Rentosertib 的相关数据;美国哈佛医学院开发了一种名为 TxGNN 的 AI 模型,该模型基于图神经网络,能够进行零样本预测的药物再利用。
AI+基因治疗:基因治疗是当前罕见疾病治疗领域发展较快的创新手段,是治愈遗传疾病的希望,但如何将治疗性基因片段安全高效递送到体内特定细胞和器官仍然是一个重要的挑战。腺相关病毒(adeno-associated virus, AAV)是一种不引发人类疾病的无包膜单链 DNA 病毒。经基因工程改造后的 AAV 保留了衣壳的基因包裹与递送能力,可搭载治疗性基因片段,从而实现长效性、靶向性和安全性的治疗。截至 2025 年,全球已有 9 款 AAV 基因疗法正式获批,使用包括重组 AAV9、AAV2 等,可治疗脊髓性肌萎缩症等多种罕见遗传病。AAV 基因治疗临床应用,既需要高量产的特征,又需要能跨越临床前模型与人类的种属界限、高效锚定特定疾病相关的细胞类型。传统 AAV 衣壳文库筛选方法效率低下,难以从庞大的序列空间中找到兼具上述两大关键特性的稀有载体。美国麻省理工学院和哈佛大学 Broad 研究所开发了一种可设计 AAV 衣壳的通用机器学习方法—Fit4Function,能显著提升发现优质衣壳的效率,从而找到更有可能成功转化为人类基因疗法的候选载体。在载体的临床应用方面,传统的 AAV9 载体难以跨越血脑屏障并转导神经元,因此在中枢神经系统罕见病中的应用受限。中国杭州嘉因生物公司建立了 AI 驱动的 AAV 病毒载体改造平台——AAVarta 平台,对 AAV 衣壳蛋白进行深度工程化改造,助力攻克“递送效率”这一核心瓶颈。
● AI 驱动罕见病精准诊疗面临的挑战与未来发展方向
在数据层面,核心挑战集中在平衡数据的可及性与隐私安全性。应对策略:① 推动跨机构的数据标准、格式与交换协议的统一,打破“数据孤岛”,以便建立协同数据生态;② 在统一框架下,应用联邦学习、隐私计算等技术,实现“数据不动模型动”或“数据可用不可见”的协同分析模式以强化隐私安全;③ 通过建立数据伦理审查、多方审计等管理机制,共同构建安全、合规的数据利用环境。
在技术与算法层面,挑战主要源于模型的可解释性缺陷与泛化能力不足。应对策略:① 提升模型透明度,如通过引入注意力机制、反事实解释与可解释特征提取等方法,以可视化形式呈现关键决策依据,来实现 AI 推理过程的透明度;② 提升模型稳健性,即增强模型在不同人群中的稳定性表现与公平输出,可通过对抗训练及领域自适应技术应用以及模型部署后的持续监测与动态优化等方式来实现。
在临床应用层面,挑战集中于制度构建与合规路径。应对策略为建立健全临床应用全流程的监管框架:① 明晰的责任制度,明确 AI 辅助诊断中由掌握最终决策权的临床主体(如临床医师)承担主要责任,并通过合同约定、保险机制与产品责任追溯等方式合理界定并分担开发者的相应责任;② 适宜的审批监管,探索特殊审评通道与“监管沙盒”等适应性机制,采用真实世界证据作为临床评价与持续监管的核心依据,推动安全有效的罕见病 AI 工具在风险可控前提下的临床推广。
● 小结
AI 通过融合分析体表特征、电子病历、基因组等多源数据,显著提升罕见病的可识别性和诊断准确性,并在靶点识别、药物设计以及基因治疗载体优化等方面展现出巨大潜力。然而,数据壁垒、算法黑箱以及临床应用的“最后一公里”问题,仍是制约其发展的核心瓶颈。未来的突破关键在于通过技术协同与制度创新,共同构建一个数据可及、模型可信、监管可控的生态系统,从而推动 AI 在罕见病诊疗中的规范化、规模化应用,最终惠及全球罕见病患者。
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引用本文
龚力, 向阳, 卜嘉彬, 等. 人工智能驱动罕见病精准诊疗的实践与探索. 华西医学, 2026, 41(1): 1-5. doi: 10.7507/1002-0179.202512101.
通信作者
万智:主任医师、教授、博士研究生导师,四川大学华西医院急诊科主任、急诊科三党支部书记。四川省学术和技术带头人。现任中国医院协会门(急)诊专业委员会副主任委员,中国人体健康科技促进会门急诊综合管理专业委员会副主任委员,中国医院协会罕见病专业委员会常务委员,国家门诊管理医疗质量控制中心委员,国家健康科普专家库专家,四川省医学会灾难医学专业委员会主任委员,四川省医院协会门诊管理分会会长,四川省门诊医疗质量控制中心和罕见病医疗质量控制中心业务主任,四川省卫生应急专家库专家。主要研究方向为心脑血管急症、罕见病与门急诊管理,主持 6 项国家级及省部级课题,以第一/通信作者发表论文 70 余篇,主编或参编专著 25 部。
第一作者
龚力:助理研究员,四川大学华西医院罕见病诊疗与研究中心办公室主任,西南财经大学博士在读。现任四川省医学会罕见病学专业委员会青年委员会委员,四川省生物信息学学会互联网医院管理分会委员,四川省医学会罕见病学专业委员会秘书,四川省罕见病医疗质量控制中心秘书。以第一作者发表英文及中文核心期刊论文 10 篇,参编教材及专著 8 部,参与国家自然科学基金及省部级课题 5 项,获发明专利 2 项。
往期回顾
专题封面视频 |《华西医学》2026 年第 1 期“罕见病”专题······万智
专题封面视频 |《华西医学》2025 年第 1 期“罕见病”专题······万智
述评 | 中国罕见病临床研究现状的分析与思考······马晓碗, 龚力, 万智, 等
述评 | 多学科诊疗模式在门诊中的应用······谢苗荣
专家论坛 | 数智化时代多学科诊疗发展及展望······王睆琳, 何谦, 代佳灵, 等
专家论坛 | 罕见病医学人才培养现状与思考······向阳, 龚力, 何谦, 等
专家论坛 | 构建多学科融合团队,应对日益增多的难治性糖尿病足溃疡······冉兴无, 戴燕
新技术 | 肺动脉高压经皮肺动脉去神经术治疗的临床应用及展望······赵季, 郭佳隽, 陈玉成
新技术 | 单分子长读长测序技术在临床遗传学中的应用实践······任骏, 高梦, 彭翠婷, 等
医院管理与教学 | 罕见病多学科诊疗服务体系构建的分析及思考······马晓碗, 龚力, 何谦, 等
医院管理与教学 | 多类型门诊多学科诊疗模式探索······马戈, 俞斌
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