人工智能正以前所未有的速度重塑肺癌诊疗。纵观2026年ASCO年会官网目前公布的15项肺癌AI相关摘要，一个核心趋势清晰可见：AI正在告别单一的“影像识别”，大步迈向多模态整合、临床决策支持和转化研究赋能的新阶段。
为了让诸君先睹为快，【肿瘤资讯】特将这15项重磅研究梳理为三大前沿阵地——辅助诊断与筛查（5项）、治疗决策与预后预测（6项）、生物标志物发现与药物研发平台（4项）。看AI如何贯穿肺癌精准诊疗全流程，共绘智能医疗新蓝图。
AI辅助诊断与筛查（共5项）
早期诊断与术中分型：
基于大体图像、CT影像和文本报告构建多模态术中诊断与分级系统，用于早期肺腺癌（LUAD）诊断与分级（摘要号：8023）
利用深度神经网络驱动的无标记飞秒激光成像，实现肺癌快速多任务术中诊断（摘要号：8019）
病理分型与专家分诊：
开发不确定性感知AI分诊系统，用于LUAD组织学分型，并筛选需专家复核的病例（摘要号：e20018）
筛查与影像评估：
构建由集中化导航员主导、AI辅助的肺癌筛查平台，以提高肺癌筛查率和早期检出率（摘要号：109）
探讨人工智能在影像学肿瘤评估中的效能与局限性（摘要号：e20002）
AI驱动治疗决策、预后预测与临床研究支持（共6项）
临床决策支持：
评估AI赋能的临床决策支持工具在改善早期非小细胞肺癌（NSCLC）生物标志物检测中的作用（摘要号：8044）
应用大规模神经符号方法进行肿瘤临床试验匹配，并在肺癌和泌尿肿瘤中进行真实世界验证（摘要号：8536）
预后模型构建：
在接受化疗联合免疫治疗的转移性NSCLC中，分析器官特异性进展，并构建基于AI的预后模型（摘要号：e20585）
利用AI驱动的MRI脑转移体积学和影像组学分析，评估ALK阳性NSCLC脑转移患者预后及治疗反应模式（摘要号：e20520）
分子特征与治疗方案分析：
利用无监督学习解析NSCLC共突变图谱，揭示影响总生存的关键因素（摘要号：8041）
比较晚期EGFR突变NSCLC中EGFR-TKI联合治疗方案的人工分析与AI生成分析结果（摘要号：e20625）
AI赋能生物标志物发现、药物研发与数据平台（共4项）
肿瘤微环境与数字病理：
AI驱动解析HER2高表达NSCLC的肿瘤微环境图谱（摘要号：8545）
基于基线H&E图像，利用AI提取CD8+细胞毒性T细胞免疫特征，以预测NSCLC患者免疫治疗相较于化疗的获益（摘要号：8524）
药物研发与平台建设：
AI驱动虚拟转录组筛选，用于识别JIN-A02在NSCLC中的可再利用的联合治疗策略（摘要号：e20528）
利用Agentic AI系统实现联邦发现，探索Cancer AI Alliance和Datavoyager在肿瘤数据发现中的应用（摘要号：e20516）
热点分布与趋势解读
从目前结果来看，2026年ASCO年会肺癌AI相关内容主要集中在以下三个方向：
AI驱动治疗决策、预后预测与临床研究支持是目前占比最高的方向，共6项内容（8044、e20585、8041、8536、e20625、e20520）。这一部分研究不再局限于单纯建立预测模型，而是进一步延伸至临床决策支持、治疗方案比较、临床试验匹配以及脑转移患者预后和疗效评估等场景，提示AI正在从“辅助分析工具”逐步走向“临床决策支持系统”。
AI辅助诊断与筛查紧随其后，共5项内容（8023、8019、e20018、109、e20002）。其中，多模态术中诊断、深度神经网络驱动的无标记成像、LUAD组织学分型AI分诊、AI辅助肺癌筛查平台及影像学肿瘤评估，体现出AI在肺癌早诊早筛和诊断流程优化中的应用不断深入。尤其是8023和8019，提示AI正在从传统影像判读拓展到术中快速诊断和病理辅助决策场景。
AI赋能生物标志物发现、药物研发与数据平台也呈现出明确的研究投入，共4项内容（8545、8524、e20528、e20516）。该方向主要聚焦肿瘤微环境图谱解析、数字病理免疫特征提取、虚拟转录组筛选及Agentic AI联邦发现平台。其中，8545和8524体现了AI在TME分析和免疫治疗获益预测中的价值；e20528则提示AI可参与联合用药伙伴的发现；e20516虽偏泛肿瘤AI平台，但为肺癌AI研究的数据整合与跨机构协作提供了方法学参考。
总体来看，2026年ASCO肺癌AI相关研究已从单一影像识别拓展至肺癌诊断、筛查、治疗决策、预后预测、生物标志物发现和药物研发等多个环节。相比以往，多模态AI、数字病理AI、AI预后建模、临床决策支持和Agentic AI平台成为本年度值得关注的关键词。AI技术正进一步融入肺癌诊疗全流程，并有望推动肺癌精准诊疗从“经验驱动”向“数据与模型驱动”转变。
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