高血压的研究和诊疗工作面临着诸多困难。近年来，基因测序、可穿戴设备等技术的进步和普及，使得大量特征数据产生，对传统的统计学分析方法提出了挑战。近年来，以机器学习为代表的人工智能技术在高血压等心血管疾病领域取得了令人瞩目的进展。

机器学习（ML）是AI的核心技术，通过研究训练数据集中给定变量之间的机制和关联进行预测性分析。而深度学习（DL）是一类特殊的机器学习方法，利用多层神经网络算法模拟人脑进行模式识别，对于大量的语音和图像分析数据具有较强的处理能力。

以机器学习为代表的AI技术能够建立更加精准的模型，来预测高血压的发病、终点事件、治疗反应等，指导患者的危险分层和个体化管理。同时，AI能够在传统心血管危险因素的基础上，整合多组学、社会经济、行为和环境因素等多种变量，发掘新的危险因素、临床表型或干预靶点，为发展个体化医疗提供重要工具。

随着电子病历系统、心电图、心血管影像（如心脏计算机断层扫描、磁共振成像和超声心动图等）和可穿戴技术的发展，大量图像数据和实时连续数据不断积累，应用DL技术分析大量数据，可以预测不良结果、识别隐藏表型，在心血管病精准医学领域具有广阔的应用前景。

随着可穿戴设备的成本降低和广泛应用，无袖带血压测量技术因为能进行连续、实时的血压测量而受到关注。

现有研究证实，应用机器学习算法，纳入人口学指标（年龄、体重、体重指数）、心电信号等变量，可根据光电容积脉搏波信号（PPG）对血压进行较为准确的预测。通过智能手机或智能手表等便携式移动设备收集PPG信号，并与AI算法结合，可便捷监测血压。

近年来，随着24小时动态血压和诊室外血压在高血压诊治中的地位不断提高，经AI技术优化的可穿戴设备，有望通过灵活便捷的测量方式，提高隐匿性高血压的诊断率。

高血压诊断中的一个重要环节是根据心血管疾病风险对患者进行分层。现有的高血压指南推荐，根据经典的心血管危险因素和心血管风险预测模型进行风险计算。由于预测精度有限，上述模型对于年轻高血压患者等特殊人群往往不适用，而利用传统的统计学方法重新建模也较为困难。

已有研究提示，相比传统统计学方法，应用机器学习算法能够识别并纳入新的因子，以提高对高血压终点事件的预测精度。此外，在年轻高血压等极端人群中也能取得较好的预测效果，为高血压预后建模提供新的方法。

AI还可以针对治疗依从性、降压治疗效果等进行建模和预测。应用机器学习算法开发的风险预测模型，可根据电子病历系统提供的人口学数据、体重指数、血压、合并症和常规实验室化验结果，预测高血压患者血压控制不佳的风险和发生时间。

AI在高血压领域的研究目前仍处于早期探索阶段。机器学习、深度学习等算法通过分析多模态的大数据资料，如人口学、行为学数据，生命体征，传统的心血管风险因素，心血管影像，环境和社会经济因素等，将有助于发现与高血压发生和病理生理过程相关的新危险因素和作用机制。

在健康人群中，发现筛选高血压患病风险高的患者、针对相应的危险因素个体化干预，有可能从根本上预防心血管疾病。

对于高血压患者，通过整合可穿戴设备、医疗大数据等技术，将有助于提高血压测量便捷性，有助于高血压的早期诊断。通过整合各类预后和疗效相关的变量，重新分析既往的大型临床试验数据，对高血压患者进行表型聚类和危险分层，可针对性地制定干预方案和目标血压。

结合智能医疗平台提高患者知晓率、自我监控、健康行为和治疗依从性，有望实现对高血压及心血管疾病全生命周期、个体化的预防和控制。

在未来，进一步推进AI在高血压诊疗中的应用，建立标准化、多模态、大数据的电子数据库将是AI研究的必要基础。此外，由于AI以提高预测精度为目标，需要进行充分、大规模的外部数据验证，通过更多的临床试验，评估AI技术指导下的高血压诊断和治疗方案的可行性及临床获益。