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人工智能与机器学习在肺癌全病程管理中的应用进展：从早期筛查到个体化治疗

02月12日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。尽管诊疗技术有所进步，但早期诊断率低和肿瘤异质性仍是提高生存率的主要障碍。近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的飞速发展为肺癌的早期筛查、精准诊断、临床分期及个体化预后预测带来了革命性变化。本文通过综合最新研究成果，探讨了基于影像学的深度学习、液体活检多模态融合以及生物标志物预测等前沿技术，并分析了其在临床转化中面临的挑战与未来方向。

肺癌在全球范围内的发病率和死亡率居高不下，2022年约有250万新发病例和180万死亡病例^[1]。由于早期症状不明显，多数患者在确诊时已处于晚期，错失了最佳手术时机^[2]。传统的低剂量螺旋CT（LDCT）筛查虽然降低了高危人群的死亡率，但存在高假阳性率、放射暴露以及观察者间差异等局限性^{[1, 3]}。人工智能（AI）和机器学习（ML）通过整合大规模临床、影像及分子数据，能够识别出人力难以察觉的复杂模式，从而显著提升诊疗效能^[2]。

AI在肺癌早期筛查与检测中的应用

影像学检测的优化

AI在肺结节的自动化检测、分割和假阳性削减方面表现出色。卷积神经网络（CNN）是目前影像处理的核心技术^[3]。研究表明，深度学习模型（如基于 ResNet-50 的算法）在 LDCT 扫描中识别结节的敏感性和特异性已达到或超过经验丰富的放射科医生^[2，3]。例如，NoduleX 框架通过融合 CNN 特征与定量放射组学特征，在肺癌数据库联盟（LIDC-IDRI）的数据集上实现了约 0.99 的曲线下面积（AUC）^[3]。

创新检测手段：液体活检与VOCs

除影像学外，新型非侵入性检测技术正成为研究热点。液体活检（包括 cfDNA、miRNA、循环肿瘤细胞 CTCs 及外泌体等）可反映肿瘤的实时状态^[1]。AI 通过处理这些复杂的多组学数据，能有效区分肺癌患者与健康人群^[1]。此外，呼出气体中的挥发性有机化合物（VOCs）分析作为一种超敏感的代谢检测手段，在 AI 算法（如电子鼻技术）的辅助下，对早期肺癌的检测准确率可达 81%-90%^[1]。

精准诊断与临床分期

结节良恶性鉴别与亚型分类

AI 显著提高了非小细胞肺癌（NSCLC）的分期准确性。放射组学通过从 CT 或 PET-CT 图像中提取数千个特征（如形状、纹理、密度等），辅助医生进行良恶性鉴别和组织学亚型（如腺癌与鳞癌）的分类^[2，3]。

淋巴结评估与分期

准确的 TNM 分期对治疗决策至关重要。深度学习模型（如 Mask R-CNN）被用于自动分割原发肿瘤及局部淋巴结，为 T 分期和 N 分期提供定量依据^[2，3]。多模态 AI 框架通过整合 PET-CT 影像与病理数据，在评估淋巴结受累和侵袭性方面显示出极高的可靠性^[3]。

个体化治疗与预后预测

生物标志物预测

AI 可通过非侵入性影像数据预测关键的分子改变。例如，基于深度学习的放射组学模型能够预测 EGFR 突变状态及 PD-L1 表达水平，这对于筛选靶向治疗和免疫治疗的获益人群具有重要意义^[2]。研究显示，融合了影像学特征与临床数据的多模态模型，在预测 PD-L1 状态方面的表现优于单一模式^[2]。

治疗反应与生存预测

AI 驱动的预测模型正从单纯的诊断向临床决策支持进化。通过处理纵向影像数据（即多次随访的 CT 扫描），AI 可以监测治疗过程中的动态变化，预测患者对化疗或放疗的反应^[2，3]。此外，随机森林和 DeepSurv 等算法被广泛用于构建生存预测模型，帮助医生评估总生存期（OS）和无进展生存期（PFS），从而制定更加个性化的随访方案^[2，3]。

当前挑战与未来展望

尽管 AI 在研究阶段取得了巨大成功，但其实际临床应用仍面临诸多障碍：

数据异质性：不同医疗机构的扫描协议、层厚及设备厂商差异会影响模型的泛化能力^[2，3]。
黑盒效应：深度学习模型缺乏透明度和可解释性，临床医生往往难以理解 AI 给出结论的逻辑^{[2, 3]}。引入可解释 AI（XAI）技术（如 SHAP、Grad-CAM）是未来的重点^[3]。
伦理与监管：数据隐私保护、算法偏见以及医疗事故中的责任归属问题仍待完善法律框架^{[1, 2]}。

结论

人工智能与机器学习正引领肺癌诊疗进入精准医疗新时代。通过整合影像学、放射组学、多组学液体活检以及临床信息，AI 不仅能实现肺癌的早期发现，还能为个体化治疗提供可靠的证据支持^{[1, 3]}。未来的发展核心在于建立多中心、标准化的数据集进行外部验证，并开发更具透明度的 AI 工具，以加速其在常规临床实践中的安全落地^[2，3]。

参考文献

[1] Habbab, F.M., et al. Early Detection of Lung Cancer: A Review of Innovative Milestones and Techniques. J. Clin. Med. 2025, 14, 7812.
[2] Ayasa, Y., et al. The Impact of Artificial Intelligence on Lung Cancer Diagnosis and Personalized Treatment. Int. J. Mol. Sci. 2025, 26, 8472.
[3] Arshad, M.F., et al. Artificial Intelligence and Machine Learning in Lung Cancer: Advances in Imaging, Detection, and Prognosis. Cancers 2025, 17, 3985.

责任编辑：肿瘤资讯-Nydia
排版编辑：肿瘤资讯-Nydia