综述：人工智能在儿童神经肿瘤疗效评估中的应用（AI-RAPNO）第一部分：当前技术现状回顾

本综述系统阐述了人工智能（AI）在儿童神经肿瘤医学影像解读中的前沿进展，重点探讨了AI在提升肿瘤分割、疗效评估（如AI-RAPNO标准）、复发预测及毒性监测等方面的精准性与可重复性。文章强调需针对儿童脑肿瘤（如CNS肿瘤）的分子异质性开发专用算法，并指出临床转化面临数据标准化、模型泛化等挑战，为儿科肿瘤医生提供了AI融合临床实践的关键路径。

　　

人工智能在儿童神经肿瘤疗效评估中的崛起：机遇与挑战

引言

儿童中枢神经系统（CNS）肿瘤是儿童群体中最常见的实体肿瘤，每年全球新增约4.76万病例（美国年发病率约3.0/10万人）。尽管五年生存率可达75%，但肿瘤异质性高（2021年WHO分类包含21种组织学亚型），且治疗易导致长期神经功能损伤。MRI成像是临床诊断、疗效评估和随访的核心手段，但传统依赖人工判读存在主观性强、效率低的问题。人工智能（AI）技术的突破为儿童神经肿瘤领域带来了革命性机遇，旨在通过自动化、定量化的影像分析提升诊疗精准度。

AI-RAPNO的临床动机

儿童CNS肿瘤在生物学行为、分子特征及治疗反应上与成人肿瘤存在显著差异，传统成人导向的疗效评估标准（如RANO）难以直接适用。因此，儿童神经肿瘤疗效评估（RAPNO）工作组应运而生，致力于建立儿科专属标准。AI-RAPNO在此基础上进一步推动评估流程从半定量向全定量转型，通过深度学习模型实现肿瘤体积动态监测、亚临床病灶识别及治疗毒性早期预警，弥补人眼视觉局限。

AI技术临床应用场景

当前AI在儿童神经肿瘤影像中的应用聚焦五大方向：

1. 1.
   肿瘤自动分割：基于卷积神经网络（CNN）的模型可精准勾画肿瘤边界，显著提升测量可重复性，尤其适用于复杂病灶（如弥漫性内生性桥脑胶质瘤）。
2. 2.
   治疗反应预测：通过整合多序列MRI（如T₂-FLAIR、增强T₁WI）与临床数据，AI模型可预测化疗或靶向治疗的有效性，辅助个体化方案制定。
3. 3.
   复发风险分层：影像组学特征联合分子标记（如H3K27M突变）可构建复发预测模型，早于常规影像发现进展迹象。
4. 4.
   毒性评估：AI算法能量化放疗后白质损伤或海马体萎缩，关联神经认知后遗症。
5. 5.
   多模态数据融合：结合基因组学、病理学与影像学（如PET-MRI）的多维度AI分析，正成为精准分型的新范式。

挑战与未来方向

尽管AI前景广阔，其临床落地仍面临三大瓶颈：

• •
  数据异质性：儿童肿瘤样本量小、影像协议不统一导致模型训练困难；
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  泛化能力不足：单一中心开发的算法在多中心验证中性能下降；
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  临床整合壁垒：缺乏标准化软件接口与法规支持。未来需优先建设跨机构共享数据库（如NIH资助的Pediatric Brain Tumor Atlas），开发联邦学习技术保护数据隐私，并通过前瞻性临床试验验证AI工具的实际疗效。

结论

AI-RAPNO标志着儿童神经肿瘤疗效评估进入智能化时代。通过深度融合影像学与多组学数据，AI有望实现从“反应评估”到“预后干预”的跨越，最终改善患儿长期生存质量。然而，技术推广必须严格遵循伦理规范，并以临床需求为导向逐步迭代。