综述：人工智能赋能肿瘤诊疗：现状、突破与挑战

　　本综述系统探讨了人工智能（AI）在肿瘤筛查、病理诊断（如深度学习/DL辅助图像分析）、决策支持及个性化治疗（如免疫疗法预测）中的突破性应用，同时剖析了临床转化面临的数据多样性、模型可解释性（XAI）及监管挑战，为下一代AI驱动精准肿瘤学（Precision Oncology）发展指明方向。

　　

人工智能概述与基础

人工智能（AI）自20世纪50年代被提出以来，已从理论概念发展为能够识别数据内在模式并提升任务执行效率的强大工具。在肿瘤学领域，AI应用主要依赖机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL），其中DL和RL是ML的专门子领域（图2A）。AI并非单一技术，而是通过多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，在图像分析、自然语言处理和预测建模中展现出卓越能力。

人工智能在肿瘤诊断中的应用

肿瘤诊断是 oncology 的关键初始步骤，需要多维数据和多学科医师的复杂决策。AI驱动计算模型能够将视觉信息转化为可量化、可重复的诊断输出，显著提升诊断准确性和效率。例如，在影像学筛查中，AI算法可检测人眼难以察觉的细微病变特征，实现更早、更精准的诊断。在病理学领域，AI工具通过自动化分析减少人工主观差异，简化诊断流程，并被用于生物标志物发现（如数字病理学中的肿瘤分类和分级）。

人工智能在癌症治疗中的作用

癌症治疗面临肿瘤复杂性和异质性的挑战，传统手段如手术、化疗和放疗存在精度不足、损伤健康组织等问题。AI通过处理海量医疗数据，为肿瘤治疗提供更精准、个性化的策略。其在免疫治疗中的应用尤为突出：AI模型能整合多模态数据（如基因组学、影像学和临床信息），预测患者对化疗、放疗及免疫检查点抑制剂的反应。此外，AI还助力放疗规划优化、药物发现（如新抗原疫苗设计）以及复杂治疗方案的动态调整，特别适用于晚期癌症患者。

临床转化挑战与未来展望

AI与肿瘤学的融合代表了计算机科学与医学的变革性结合。尽管AI在筛查、诊断、分类和预后评估中潜力巨大，但其临床转化仍面临多重挑战：

1. 1.

   模型可解释性（Explainable AI, XAI）：黑盒模型决策过程不透明，难以获得临床信任；

2. 2.

   数据多样性不足：训练数据偏倚可能影响模型泛化能力；

3. 3.

   监管与标准化：缺乏统一的验证框架和法规里程碑；

4. 4.

   多中心协作与数据共享：隐私和安全问题制约大数据整合。

   未来方向包括开发可解释DL模型、推动多模态学习（如融合影像、病理和基因组数据）、加强AI与临床实践的协作，以及建立标准化评估体系。这些努力将推动AI从算法开发走向临床部署，最终实现下一代AI驱动的精准肿瘤学。

利益冲突声明

所有作者均确认稿件为原创作品，无发表记录且无利益冲突。

致谢

本研究获无锡市科技局重大项目（WX18IVJN017）、2021年太湖人才计划顶尖医学专家团队、无锡医学创新团队（CXTD2021001）、无锡医学中心队列与临床研究项目（WMCC202313）及南京医科大学-齐鲁临床研究基金（2024KF0277）支持。

作者简介

Yani Hu为南京医科大学肿瘤学硕士研究生，研究方向为人工智能在肿瘤诊断与治疗中的应用。