人工智能和机器学习开拓了高血压诊治的新路径和新模式。本文围绕人工智能在高血压预测、评估和辅助治疗决策等方面的应用进展进行综述。在高血压预测方面，人工智能可在传统高血压危险因素的基础上，联合影像学、基因组学等多因素构建高血压风险预测模型，提高高血压的早期诊断率。通过利用人工智能专家系统识别高血压的复杂病因，可弥补临床医生诊断的局限性。在高血压评估方面，人工智能构建的高血压并发症预测模型可对心脏、脑血管等并发症进行预测，筛选出高危人群进行早期干预。在高血压治疗方面，临床决策模型、药物因素分析模型、监测预警系统和人机交互等应用，可提高高血压治疗的精准性、及时性和患者依从性，并辅助临床医生做出最优治疗决策。人工智能在高血压诊治领域的探索，建立了高血压慢病管理的新模式。