随着深度学习技术的出现，机器学习突破了手工处理数据低效和不稳定的局限性，给人工智能研究带来革命性发展。在大数据支持下，基于深度学习的人工智能系统对糖尿病视网膜病变、皮肤病变和肿瘤病理的图像已经具备与医学专家等同甚至更佳的识别能力。目前人工智能系统在风湿免疫性疾病领域应用，主要集中在RA患者关节影像的识别等，以单中心、小样本研究为主，存在数据收集的不规范、信息孤岛现象、临床医生与人工智能专家的合作等问题，制约着人工智能在该领域的发展。未来如能克服上述问题，通过多学科团队的协作必将人工智能技术真正用于风湿免疫性疾病诊疗全过程。
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人工智能（artificial intelligence）是一门交叉学科，以计算机科学和数学为基础，整合控制论、信息论、决定论等，模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来国家大力支持人工智能在医疗影像辅助诊断的开发和应用，通过医学影像数据采集标准化和规范化，提高骨骼、肺和心脑血管等疾病辅助诊断率。此外，人工智能还可用于疾病预测、健康管理和药物研发等领域。2019年Nature Medicine刊登8篇论文集中阐述人工智能在医疗领域中应用，在多种疾病如糖尿病视网膜病变的早期识别、皮肤病变良恶性的诊断、肺癌组织病理分型的判定、桡骨和髋部骨折诊断等，已经达到甚至超过临床医生的平均诊断水平[1,2]。然而，目前人工智能在风湿免疫性疾病的应用研究偏少，主要集中RA、SLE等疾病，多为单中心、小样本研究。如何利用人工智能技术提高风湿免疫性疾病的诊断率和改善预后是今后的研究方向之一。此外，鉴于风湿免疫性疾病可累及多种器官，也可借鉴人工智能在其他疾病的应用，建立风湿免疫领域人工智能研究系统。
