综述：人工智能与肿瘤放射影像学的现状与未来展望

《Journal of Medical Imaging and Interventional Radiology》：Artificial intelligence and radiological imaging in oncology: state of the art and future perspectives

本文系统梳理了AI在肿瘤放射影像中的前沿进展，强调深度学习（DL）与放射组学（Radiomics）融合成像-基因组学数据，实现早癌筛查、精准分割与疗效预测；同时直击数据异质性、黑箱可解释性及伦理监管瓶颈，呼吁多学科共建FAIR数据治理，为临床转化提速。

　　

引言

当肿瘤遇见AI，放射科医生的“双眼”被装上了高速芯片。把呼吸音量化成指标，可在抗HER2治疗相关间质性肺病（ILD）出现症状前数周捕捉到“细湿啰音定量值（FCQV）”的悄然攀升；把乳腺自检（SBE）与临床触诊（CBE）做成科普短视频，可在资源匮乏地区把早诊窗口提前数月——这些看似“跨界”的场景，正是AI改写肿瘤时间轴的缩影。

传统影像的“老炮儿”依旧能打

X线胸片、钼靶、CT、MRI、PET/CT“五虎将”各司其职：

• X线——把肺结节从肋骨阴影里“拽”出来；
• 钼靶——让不可触及的乳腺微钙化无处遁形；
• CT——横断面里看胰腺，决定“可切除”还是“开天窗”；
• MRI——软组织对比度^{，脑胶质瘤边界一目了然；}
• PET/CT——全身“代谢地图”，宫颈小病灶也能点亮“高FDG信号”。

AI来了，它们被装上“涡轮增压”。

深度学习：从猫图识别到肿瘤轮廓

把卷积神经网络（CNN）扔进百万级影像大海，自动特征提取瞬间“开挂”：

• 乳腺MRI病灶分类准确率跃升至90%^；
• 3D-CNN在宫颈癌MRI上实现全自动分割，放射科住院医节省70%勾画时间；
• Inception v3在非小细胞肺癌（NSCLC）突变亚型分型中，把EGFR/ALK/ROS1“标签”贴到基因层面，直接指导靶向治疗。

临床落地：更快、更准、更省

• 读片时间缩短40%，肺结节假阳性率下降30%；
• 钼靶AI辅助可把“间期癌”漏诊率压到0.25/1000；
• PET/CT结合AI，在宫颈癌早期远处转移检测中灵敏度飙到96%，让FIGO分期直接上调，改写放疗野。

放射组学+影像基因组学：把灰度像素翻译成突变字母

从MRI里提取的107个纹理特征，可反推乳腺癌ER/PR/HER2状态，AUC达0.921；把CT影像与KRAS突变概率做联合模型，胰腺导管腺癌术前化疗响应预测准确率提升到87%。影像不再只是“看图”，而是“看基因”。

伦理与监管：黑箱、偏倚、隐私三座大山

• 黑箱：深层网络决策路径不透明，医生不敢拍板；
• 偏倚：单中心训练模型在外部验证时AUC骤降0.15；
• 隐私：云端传输DICOM，一旦泄露就是“裸奔”的基因组。

欧盟AI法案、FDA自适应算法指南、加拿大放射学会伦理白皮书，都在给算法戴上“紧箍咒”：可解释、可审计、可撤回。

数据质量：Garbage in, Garbage out

小样本、低标注、异构机型，让AI“学霸”变“学渣”。

• 自监督对比学习，用无标注大数据先“预训练”再“微调”；
• 联邦学习，让数据“留在本地、模型走天下”，既保隐私又扩样本；
• FAIR原则——可发现、可访问、可互操作、可重用，让多中心数据像乐高一样“拼”得起来。

未来已来：从影像AI到预测性“数字孪生”

• 数字病理 放射影像 基因组=三模态融合，构建患者专属“数字孪生”，在云端先跑一遍化疗，看肿瘤体积缩小20%还是进展；
• BodyGuardian远程贴片实时回传心率、呼吸，AI预警免疫治疗相关心肌炎，把“事后救”变成“提前拦”；
• 血浆游离DNA（cfDNA）动态监测 影像组学，预测脑转移风暴，提前两周给予预防性全脑照射。

小结

AI不是来抢放射科“饭碗”，而是送来“导航仪”：让早癌被看见，让边界被画准，让治疗被预见。只要跨学科携手，把数据质量、伦理监管、临床验证三道关卡通通点亮，影像AI就能从“实验室新贵”变身“病房标配”，在肿瘤时间轴上把“不可治”改写成“可治愈”。