目的：本文旨在系统梳理人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在类风湿关节炎诊疗领域的研究进展与应用价值，总结了AI技术（含机器学习、深度学习、图神经网络、大语言模型等）在RA疾病的影像分析、早期诊断、治疗反应预测、合并症预警、免疫机制解析、药物研发以及智能硬件应用中的实践现状；分析了AI技术在面对传统RA诊疗瓶颈的解决方案；揭示出AI技术在RA应用中面临的数据、算法及临床转化层面的挑战，并提出了针对性的解决方案，为RA的精准化、智能化的诊疗发展提供指引。

方法：检索 2015 年至 2025 年 PubMed、Embase、Web of Science、CNKI、IEEE 等数据库中以 “rheumatoid arthritis”“artificial intelligence”“machine learning”为关键词的文献。

AI模型在RA研究的各个领域均有应用成效；在临床应用中，AI可实现RA的早期诊断与突发预警，精准预测抗风湿药的治疗反应，并对心血管疾病、骨质疏松等合并症进行风险分层。在机制研究与药物研发上，AI助力研究人员解析出RA免疫的相关机制，加速了药物虚拟筛选与重定位进程；在智能硬件和机器人方面，AI技术的加入显著提高了RA手术的精度，优化了康复效果，还能辅助靶向治疗以及实现病情远程监测。然而，AI在RA疾病应用中也面临着数据、算法和临床转化等层面的诸多挑战。

人工智能已成为推动类风湿性关节炎医疗发展的关键驱动力，其临床应用已深入多个核心领域，包括影像学自动化评估、治疗反应预测、合并症风险分层、免疫机制解析以及智能硬件应用等。未来研究与应用的关键方向在于构建高质量、标准化的多中心数据库；开发具备可解释性的AI模型；重视并校正算法中潜在的性别偏倚；推进多中心前瞻性临床验证研究；同时，亟需优化AI工具与现有临床信息系统的整合效率。这些举措对于加速AI技术在RA临床实践的落地转化至关重要。