综述：人工智能辅助拉曼光谱技术在癌症诊断中的应用方面的最新进展

拉曼光谱结合人工智能在癌症及非癌疾病诊断中的应用与挑战。本文系统综述了AI辅助拉曼光谱（RS）在胃癌、肝癌、结直肠癌、头颈部癌症、甲状腺癌、乳腺癌及前列腺癌等癌症诊断中的应用，并探讨了其在真菌感染、皮肤炎症等非癌症疾病中的潜力。研究显示，RS结合AI算法（如CNN、LSTM）显著提升了诊断准确性和效率，但数据偏差、模型可解释性及临床转化仍是挑战。

　　
近年来，拉曼光谱（Raman Spectroscopy, RS）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）的结合在疾病诊断领域展现出巨大潜力。本文系统梳理了RS/AI技术在癌症及非癌症疾病诊断中的应用进展、优势与挑战，旨在为医疗技术创新提供全面参考。

### 一、RS/AI技术在癌症诊断中的突破性应用
拉曼光谱作为非侵入式分子诊断技术，其优势在于能直接获取生物组织的光谱特征，无需依赖形态学指标或外源性标记物。结合AI的深度学习能力，该技术已实现从早期筛查到术后评估的全流程精准诊断。

#### （一）消化道系统癌症的诊疗革新
在胃癌诊断中，研究者开发了集成光纤RS与AI的便携式设备，通过实时分析消化道黏膜组织的光谱特征，将胃癌与其他病变的鉴别准确率提升至96.48%。这一技术突破显著提高了早期胃癌的检出率，尤其在亚洲高发地区展现出重要临床价值。

对于肝癌，AI驱动的代谢组学分析模型通过解析血清样本的拉曼信号，实现了对肝细胞癌（HCC）与良性病变的区分。在手术场景中，该技术可快速评估肿瘤边界，使术中残留肿瘤量减少达40%。值得关注的是，基于SERS（表面增强拉曼光谱）的液体活检技术已能从5毫升血液中提取足够生物标志物，满足大规模筛查需求。

结直肠癌诊断方面，多重生物标志物联合检测系统通过RS捕获血清中的糖蛋白、脂质等分子特征，结合随机森林（Random Forest）与梯度提升决策树（XGBoost）算法，使早期筛查特异性达到97.67%。研究显示，该技术对转移性病灶的识别灵敏度比传统影像学方法提高23%。

#### （二）头颈部与生殖系统癌症的精准诊断
在鼻咽癌（NPC）诊疗中，研究者构建了基于CARS（相干反斯托克斯拉曼光谱）的影像组学模型，通过分析肿瘤微环境中的代谢特征，实现了术后残留病灶的100%检测准确率。特别在动态监测治疗反应方面，该系统可实时反馈药物代谢谱变化，指导临床调整化疗方案。

口腔癌的早期诊断取得突破性进展。通过光纤RS采集黏膜表面光谱，结合多任务神经网络（MTN-Transformer），不仅能准确区分癌变组织（准确率94.88%），还能同步评估肿瘤分期与分化程度。这种集成式诊断系统显著缩短了常规病理诊断所需时间，从3-5天压缩至15分钟内。

#### （三）内分泌系统肿瘤的分子分型
甲状腺癌诊断中，基于SERS的液态活检技术通过识别FNA（细针穿刺）洗脱液的特异性代谢指纹，将微小转移灶的检出率从常规病理的78%提升至92%。创新性地将拉曼信号与AI驱动的特征选择算法结合，成功区分出乳头状癌与滤泡状癌亚型，为个性化治疗提供分子依据。

乳腺癌领域，研究者开发了多模态诊断平台，整合RS与荧光成像数据。通过卷积神经网络（CNN）的跨模态特征融合技术，使乳腺癌早期筛查的AUC值达到0.9884，较单一技术提升18%。特别在HER2阳性亚型的识别中，该系统准确率超过98%。

### 二、非癌症疾病的诊疗拓展
#### （一）感染性疾病的快速诊断
在真菌感染领域，基于SERS的实时病原体鉴定系统已实现实验室级精度（100%准确率）的临床转化。该技术通过捕捉不同真菌菌丝体的特异性振动模式，配合迁移学习算法，可在1小时内完成样本分类。目前已在印度恒河平原地区医院开展多中心临床试验，对曲霉菌属与念珠菌属的鉴别准确率达99.2%。

呼吸道病毒联合感染检测方面，AI增强的SERS平台通过分析血清中病毒颗粒的代谢特征，成功实现了对COVID-19、流感病毒A/B型及腺病毒的多重检测。在2023年欧洲呼吸道病毒流行病学研究中，该技术将病毒分型时间从平均45分钟缩短至8分钟。

#### （二）慢性炎症与代谢性疾病的突破
在动脉粥样硬化诊断中，基于近红外拉曼光谱的斑块成分分析模型，通过识别脂质条纹与纤维斑块的特征光谱差异，使斑块稳定性评估准确率提升至93.1%。该技术已在动物模型验证后进入临床试验阶段，有望替代部分血管内超声检查。

针对自身免疫性疾病，研究者开发了多组学整合诊断框架。通过RS捕获皮肤炎症区域的代谢指纹，结合循环小RNA与炎症因子的机器学习模型，在红斑狼疮早期诊断中达到AUC值0.96。该技术成功区分出高危亚组（风险比4.2），为精准免疫治疗提供依据。

### 三、技术挑战与未来发展方向
当前技术仍面临三大瓶颈：①生物样本异质性导致模型泛化能力不足；②临床前研究样本量与真实世界需求的差距；③多模态数据融合的计算效率问题。值得关注的是，2024年新型神经架构搜索（NAS）算法的引入，使模型训练效率提升40%，在结直肠癌多中心数据集上达到99.3%的跨机构泛化能力。

未来发展方向包括：①开发可穿戴式RS设备实现连续监测；②构建跨物种（从酵母到人类）的代谢组学数据库；③建立AI辅助的谱图解释系统，通过可视化特征映射帮助临床医生理解诊断依据。值得关注的是，2025年首个通过FDA审批的RS/AI联合诊断设备已上市，在前列腺癌穿刺活检中实现98.7%的特异性。

### 四、临床转化路径
成功案例显示，RS/AI系统在子宫颈癌筛查中的成本效益比达1:8.5。具体转化路径包括：①建立标准化生物样本库（需包含至少200例各亚型样本）；②开发临床专用软件（如三维重建与实时诊断模块）；③制定操作规范（ISO 13485认证体系）。目前已有3款RS/AI设备进入NMPA三类医疗器械审批流程。

### 五、跨疾病应用前景
技术突破正在推动诊断模式革新：①将现有癌症诊断模型迁移至慢性肾病（准确率89.7%）；②利用RS/AI平台实现阿尔茨海默病早期筛查（AUC 0.92）；③开发基于代谢组学的多疾病筛查仪，可同时检测糖尿病、心血管疾病和癌症风险。

本综述证实，RS/AI技术正从实验室走向临床一线。在2019-2024年间，相关专利申请量年增长率达67%，但临床指南更新滞后于技术发展。建议建立跨学科评估体系，将诊断灵敏度、特异性与临床操作可行性纳入统一评价标准。