李文鑫

21世纪以来，我国肿瘤性疾病（Neoplastic Disease, ND）的发病率和死亡率显著增加，同时，携带肿瘤风险因素的人数急剧上升。虽然ND的诊断技术和预后评估方法都在不断进步技术种类也越来越丰富，但每一项技术都显示了它特有的诊断价值。然而，众多技术指标和复杂的临床信息的非线性叠加特性，加之大量检查对肿瘤患者造成的沉重负担，以及临床医师因知识与经验局限而在疾病诊断上的困惑，均凸显了现有诊断流程的不足。在此背景下，人工智能（AI）技术的迅猛发展为解决上述挑战提供了创新的解决方案。国内外研究者通过训练AI模型进行临床数据处理和辅助诊断，已取得显著进展。本文综述了AI在ND诊断领域的最新研究进展，旨在为临床工作者提供新的视角和辅助。

人工智能；肿瘤学；机器学习；深度学习

[1] 国家癌症中心.2022 年中国恶性肿瘤疾病负担情况.JNCC,2022. [2] 国家癌症中心.2022 年中国恶性肿瘤死亡情况估计.JNCC,2022. [3] 李娜,刘洋,韩增泰,等.机器学习在膀胱癌影像学诊断中的研究进展[J].中国中西医结合影像学杂志,2024,22(01):111-115. [4] 顾坚磊,江建平,田园,等.人工智能技术的应用:罕见病临床决策系统的需求、现状与挑战[J].第二军医大学学报, 2018,39(08):819-825. [5] Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi.2020 Oct 25;37(5):918-929.[Article in Chinese] [6] Li et al."PANDA:Pancreatic cancer detection model using AI,"arXiv,2023. [7] Li et al."AI-assisted tumor diagnosis and treatment planning,"Science Translational Medicine,2022. [8] Aerts et al."Artificial intelligence for clinical oncology,"Cancer Cell,2021.

点击下载PDF