综述：用于肝胆和胰腺癌的人工智能：伦理、公平性与实际应用整合

《Clinical Surgical Oncology》：Artificial Intelligence for Hepatobiliary and Pancreatic Cancer: Ethics, Equity, and Real-World Integration

AI在肝胆胰肿瘤（HPB）诊疗中的应用面临伦理、技术及资源分配挑战，需通过联邦学习提升模型泛化能力，结合大语言模型整合多模态数据辅助决策，并开发可解释的手术导航系统。但算法偏差、知情同意困境、环境成本及临床技能退化等问题亟待解决。

　　肝胆胰（HPB）癌症是全球最具挑战性的疾病之一，因其在早期阶段往往难以察觉、治疗选择有限以及高死亡率而备受关注。这类癌症通常在晚期才被确诊，导致患者面临严峻的治疗困境和较差的预后。因此，亟需探索新的管理方法以改善患者的生存率和生活质量。近年来，人工智能（AI）作为一项前沿技术，正逐步在癌症治疗领域崭露头角，为早期诊断、治疗规划和临床流程优化提供了巨大的潜力。然而，尽管AI技术在理论上展现出广阔的应用前景，其在实际医疗环境中的推广仍面临诸多挑战，包括伦理、技术、系统层面的问题。本文旨在通过叙述性综述的方式，探讨AI在肝胆胰肿瘤学中的发展趋势，重点分析其在伦理整合、医疗公平性和临床适用性方面的关键议题。

AI技术的核心在于其能够处理大量数据，包括医学影像、电子健康记录和基因组信息，从而辅助诊断、治疗方案制定以及预后评估。随着深度学习和机器学习等计算方法的不断进步，AI系统可以识别复杂数据中的临床相关模式，帮助医生做出更精准的判断。例如，AI模型可以分析CT扫描、病理切片或基因表达数据，提供对病变的早期识别或更精确的分类。这些技术的引入为提高诊断效率、减少误诊和优化治疗策略带来了希望。然而，AI在医疗实践中的广泛应用仍需克服一系列障碍，这些障碍不仅影响其技术性能，还涉及伦理、法律、医疗公平性和临床操作的可行性。

在伦理和法律层面，AI系统的透明度和可解释性是当前面临的主要挑战之一。许多AI模型被设计为“黑箱”，即其内部运作机制和决策逻辑难以被外部人员理解和验证。这种特性使得医生和患者在面对AI生成的诊断或治疗建议时，难以判断其准确性或可靠性。此外，AI在数据处理过程中可能存在算法偏差，尤其是在训练数据缺乏多样性的情况下。例如，某些模型可能因为训练数据主要来自特定种族或性别群体而无法准确识别其他群体的病变特征，从而影响其在临床中的适用性。这种偏差不仅可能导致误诊，还可能加剧现有的医疗不平等现象。因此，AI的伦理整合必须优先考虑模型的透明度、可解释性以及公平性，确保其在临床应用中的安全性和可靠性。

同时，AI在医疗决策中的应用也引发了关于患者知情同意的新问题。传统上，知情同意是医疗过程中不可或缺的一部分，确保患者了解其治疗方案的风险和益处。然而，AI生成的建议通常缺乏明确的解释，这使得患者难以充分理解AI在决策中的作用。尤其是在涉及复杂手术或高风险治疗时，医生需要在AI辅助下做出决策，但若缺乏对AI预测结果的充分了解，可能会导致治疗方案的选择出现偏差。此外，AI系统可能根据人口统计数据或算法优化来推荐治疗方案，而忽视个体患者的偏好、价值观和生活质量需求。这种问题在肝胆胰癌症的治疗中尤为突出，因为患者的具体情况可能因病程、年龄、健康状况等因素而存在显著差异。因此，AI在医疗决策中的应用需要在透明度和患者沟通方面进行改进，以确保其符合伦理规范并获得患者的信任。

在医疗公平性方面，AI技术的应用可能加剧现有的资源分配不均问题。目前，大多数AI模型依赖于单一中心的数据，这些数据往往缺乏代表性，导致模型在不同人群中的表现存在差异。例如，肝胆胰癌症的病因和病理特征在不同地区和人群中可能存在显著差异，而AI模型若未充分考虑这些因素，可能无法为所有患者提供同等质量的诊断和治疗建议。此外，AI技术的开发和部署往往集中在资源丰富的医疗机构，这使得资源匮乏地区的患者难以享受到其带来的好处。为解决这一问题，研究者们呼吁采用更加多元化的数据集，并通过算法公平性审计和模型再训练来提升AI系统的包容性和公平性。联邦学习作为一种新兴的数据处理方法，正在被探索用于解决数据共享和隐私保护的难题，通过在不转移原始数据的前提下，实现多中心协作训练AI模型，从而提升其在不同人群中的适用性。

AI在手术导航系统中的应用是其在临床实践中最具潜力的领域之一。传统的肝胆胰手术因解剖结构复杂、病变位置敏感，常面临较高的手术风险和并发症发生率。而AI增强的导航系统能够利用术中实时数据，如腹腔镜视频、超声和术前影像，生成动态的三维解剖重建，为外科医生提供更精确的解剖信息和手术指导。例如，在肝癌手术中，AI驱动的增强现实（AR）技术可以实时显示肝脏血管和肿瘤边界，帮助外科医生更安全地进行肝脏切除。同样，在胰腺癌手术中，AI工具可以辅助医生确定关键血管结构的解剖平面，或评估肿瘤是否可切除。这些技术不仅提高了手术的精准度，还可能缩短手术时间，减少术后并发症，并提升外科医生的培训效果。然而，AI在手术导航中的应用也带来了新的风险，如模型误注册、算法缺陷或输入数据质量不佳，这些都可能导致错误的导航信息，进而影响手术安全和患者预后。因此，AI系统的开发和部署必须经过严格的验证，并确保其与现有医疗平台的无缝对接，以实现临床流程的优化。

除了技术层面的挑战，AI在医疗实践中的推广还涉及经济和环境因素。从经济角度来看，AI的实施需要投入大量资源，包括基础设施建设、系统集成、人员培训和持续的模型验证。这些成本可能成为医疗机构在采用AI技术时的重要障碍，尤其是在资源有限的地区。此外，AI技术的经济效益尚未完全明确，尽管其可能在长期中减少医疗资源浪费，但目前缺乏足够的数据支持其成本效益分析。因此，医疗机构在引入AI系统时，必须谨慎评估其投资回报，并探索更具可行性的实施路径。

从环境角度来看，AI技术的广泛应用对医疗系统的碳足迹产生了显著影响。训练和维护大型AI模型需要大量的计算资源，这导致了能源消耗和碳排放的增加，与当前医疗行业推动可持续发展的目标相悖。尤其是在外科手术领域，医疗从业者越来越关注如何减少手术过程中的环境影响。因此，未来AI技术的发展必须在技术创新和环境责任之间找到平衡，探索更加节能的算法设计和计算架构，以减少其对环境的负担。

此外，AI在医疗中的应用还对医疗从业人员提出了新的挑战。随着AI技术在诊断、治疗规划和手术导航中的广泛应用，医生和医疗工作者需要掌握新的数字技能，以有效利用这些工具。然而，过度依赖AI可能会削弱医生的临床判断能力，甚至影响年轻医生的临床经验积累。因此，医疗教育体系需要及时调整，确保医生在使用AI技术的同时，仍能保持核心临床技能的训练和发展。此外，AI系统的引入可能改变传统的医疗工作模式，要求医生在与AI协作的过程中，保持对技术的批判性思维和独立判断能力，以确保患者的安全和最佳治疗效果。

AI在精准医学中的应用也展现出巨大的潜力。通过整合多组学数据，如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组信息，AI可以帮助研究人员发现新的生物标志物，从而实现对肝胆胰癌症的个性化治疗。例如，AI辅助的质谱分析技术已经在术中组织样本的快速识别方面取得进展，为外科医生提供即时的病理信息。同时，AI还能分析循环生物标志物，如微RNA，以实现癌症的早期检测和风险评估。然而，这些技术仍处于研究阶段，尚未广泛应用于临床实践。其推广需要克服样本量小、数据复杂性高以及模型过拟合等技术障碍，同时确保其在实际应用中的可解释性和可靠性。

综上所述，AI在肝胆胰癌症管理中的应用前景广阔，但其推广仍需解决一系列关键问题。首先，AI技术必须在伦理、法律和医疗公平性方面得到充分考虑，以确保其在临床中的安全性和可靠性。其次，AI系统的开发和部署需要跨学科合作，结合临床需求和技术能力，以实现真正的临床价值。此外，AI的经济和环境影响也需纳入考量，确保其在医疗资源分配和可持续发展方面的合理性。最后，医疗从业人员需要接受相应的培训，以适应AI技术带来的变革，并在临床实践中保持独立判断能力。只有在这些方面取得平衡，AI才能在肝胆胰肿瘤学中发挥其最大的潜力，为患者带来更优质的医疗服务。