综述：人工智能在口腔癌领域的创新进展

（编辑推荐）这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在口腔癌早期筛查、诊断和治疗中的突破性应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术对多模态影像数据的分析能力，同时探讨了AI在疾病预测和临床决策中的潜力，为肿瘤学领域提供了前瞻性视角。

　　

Abstract
近年来，全球口腔癌发病率显著上升，晚期诊断导致高致死率。人工智能（AI）通过分析影像学大数据，为口腔癌筛查带来革命性突破。本文综述了AI在早期检测、诊断预测及治疗中的应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等核心技术，并展望其临床转化潜力。

AI技术驱动口腔癌筛查革新
AI通过卷积神经网络（CNN）等算法，可精准识别口腔黏膜病变的微观特征。研究显示，基于光学相干断层扫描（OCT）的AI模型对早期癌变检出率高达92.3%，显著优于传统病理学检查。

多模态数据融合提升诊断效能
结合荧光成像、拉曼光谱等跨模态数据，AI系统能构建多维诊断模型。例如，联合循环肿瘤细胞（CTC）计数和基因组数据的预测算法，可将复发风险评估准确率提升至89.7%。

治疗决策的智能化突破
强化学习（RL）算法通过分析放疗剂量-响应曲线，可个性化制定治疗计划。临床试验证实，AI优化方案使患者5年生存率提升18.6%，同时减少30%的放射性黏膜炎发生率。

挑战与未来方向
当前AI模型面临标注数据稀缺、伦理审查等瓶颈。下一代研究方向包括开发联邦学习框架以保护患者隐私，以及探索AI在口腔癌-心血管疾病共病机制中的跨学科应用。