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本综述聚焦癌症诊疗挑战，如高发病率、死亡率及肿瘤异质性等，指出早期检测不足等问题。探讨人工智能（AI）尤其是深度学习（DL）在癌症早检、诊断、预后预测、个性化治疗及药物发现等方面的应用进展、临床试验、挑战与机遇，展望其改善癌症诊疗的潜力。
癌症诊疗现状与人工智能的应用潜力
全球癌症发病率的异常升高已成为备受关注的公共卫生问题。尽管诊断和管理策略不断进步，但其高死亡率仍令人堪忧。肿瘤在遗传、表型和病理水平的异质性进一步加剧了诊疗难度，而早期诊断技术的缺乏、药物治疗耐药性、公众认知不足，以及发展中国家和低收入国家现代技术的可及性问题，均对癌症管理产生了负面影响。在此背景下，提升癌症的早期检测能力成为全球的核心需求之一。多项独立研究表明，癌症筛查虽可改善患者生存率，但面临风险分类和患者选择等主要问题的制约。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展为肿瘤学领域带来了重大变革，尤其在癌症管理中展现出解决多种医疗挑战的潜力。借助海量医疗数据集和创新计算技术，AI，特别是深度学习（Deep Learning, DL），已广泛应用于肿瘤学研究的多个层面。
在早期检测与诊断方面，AI 通过分析医学影像（如 CT、MRI、病理切片等），可实现对癌症的精准识别与分类。例如，基于 DL 的算法能够检测到传统方法难以发现的微小病变，提高早期癌症的检出率。在肿瘤的分级与分子特征分析中，AI 可通过整合基因组、蛋白质组等多组学数据，揭示肿瘤的分子特征，为精准分型提供依据，这有助于理解肿瘤异质性并指导治疗决策。
对于患者预后和治疗反应预测，AI 利用机器学习（Machine Learning, ML）模型，结合患者的临床数据、基因组信息和治疗历史，可预测患者的预后结局及对特定治疗的响应情况，为个性化治疗方案的制定提供支持。个性化治疗是 AI 在肿瘤学中的重要应用方向之一，通过分析患者的个体特征，AI 可量身定制治疗策略，提高治疗的有效性和安全性。
在抗癌药物研发领域，AI 正发挥着越来越重要的作用。通过虚拟筛选、药物 - 靶点相互作用预测等方法，AI 可加速新型抗癌药物的发现过程，缩短研发周期并降低成本。例如，深度学习模型可预测药物的生物活性和毒性，为药物设计提供关键 insights。
过去十年间，AI/ML 已成为癌症预后评估、风险分析和治疗选择的重要工具。相关领域的专利申请和授权数量不断增加，部分发明已在临床环境中得到探索和应用。然而，AI 在癌症诊疗中的应用仍面临诸多挑战，如数据质量与隐私保护、算法的可解释性、临床验证的充分性以及不同医疗环境下的技术可及性等。
尽管存在挑战，AI/ML 在改善癌症患者预后方面的潜力值得期待。未来需要进一步加强跨学科合作，推动技术创新，完善临床转化体系，以充分释放 AI 在肿瘤学领域的应用价值。通过持续的研究与开发，AI 有望为癌症诊疗带来革命性的变革，助力实现 “精准医疗” 的目标，最终改善全球癌症患者的生存质量和预后结局。
