Количество факторов внешней среды, воздействующих на человека одномоментно, чрезвычайно велико. Отслеживание их в динамике стало возможно благодаря развитию технологий искусственного интеллекта, включая алгоритмы машинного обучения, глубокого обучения и генеративный искусственный интеллект. Внедрение данного спектра технологических решений нового поколения в медико-биологические науки позволяет обнаруживать неявные взаимозависимости исследуемых элементов и процессов, упускаемые ранее. В контексте исследований механизмов адаптации и дезадаптации человека особое внимание следует уделить экзогенной гипоксии как одному из наиболее значимых факторов внешний среды, исследуемых в рамках экологии, физиологии и клинической медицины. Тема индивидуальных маркеров устойчивости человека к гипоксии до сих пор остаётся открытой и регулярно освещаемой в физиологических и патофизиологических работах. В последних методы машинного и глубокого обучения уже нашли широкое применение, включая анализ мультимодальных физиологических данных. Например, разработана модель машинного обучения, прогнозирующая развитие острой горной болезни с чувствительностью 0,998 и специфичностью 0,978. Для обучения модели использовались физиологические показатели испытуемых и климатические данные, фиксируемые в режиме реального времени. Таким образом, применение инструментов искусственного интеллекта для планирования научных исследований, обработки полученных данных и создания прогностических моделей существенно расширяет горизонт актуального понимания физиологических механизмов адаптации человека к гипоксии и позволяет на новом технологическом уровне подойти к анализу других факторов внешней среды.

在同一时刻作用于人体的环境因素数量极为庞大。随着人工智能技术的发展，特别是机器学习、深度学习以及生成式人工智能算法的广泛应用，动态监测这些因素已成为可能。新一代人工智能解决方案在医学-生物学研究中的引入，使得研究者能够识别出此前未被发现的研究要素与生理过程之间的隐性相互关系。在探讨人类对环境适应与失调机制的研究背景下，外源性低氧应作为生态学、生理学及临床医学中最重要的环境因素之一被重点关注。个体对低氧耐受的标志物仍是一个开放性议题，至今仍频繁出现在生理学和病理生理学研究中。机器学习和深度学习方法已被广泛应用于该领域，尤其是在多模态生理数据的分析方面。例如，研究人员已构建出一种预测急性高原病发生的机器学习模型，其灵敏度达0.998，特异性为0.978。该模型基于受试者的生理参数与实时采集的气候数据进行训练。因此，在科研设计、数据处理和预测建模过程中应用人工智能工具，显著拓宽了对人体低氧适应生理机制的当前认识，并使我们能够在新的技术层面上开展对其他环境因素的分析。