综述：当前人工智能技术在癌症诊断和治疗中的应用

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在癌症诊疗中的革命性作用，涵盖影像诊断（CT/MRI/PET）、液体活检（ctDNA/CTC）、基因组学分析和治疗优化（CDSS/AlphaFold）等领域，强调AI通过深度学习（DL）和机器学习（ML）推动精准肿瘤学（Precision Oncology）发展，同时指出数据标准化和临床验证等挑战。

　　

引言

癌症作为全球第二大死因，其复杂性要求创新诊疗手段。人工智能（AI）通过机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，正重塑癌症诊疗全流程，从早期筛查到个性化治疗。

AI在癌症诊断中的应用

影像诊断
AI在CT、MRI和PET等影像分析中表现卓越。例如，Prov-GigaPath模型通过分析全切片病理图像（WSI），在26项任务中达到顶尖水平，但需应对数据偏差问题。Google DeepMind的CNN模型在乳腺癌筛查中降低假阴性率9.4%。

液体活检与基因组学
AI驱动液体活检技术检测循环肿瘤DNA（ctDNA）和循环肿瘤细胞（CTC），如GRAIL的Galleri测试对50种癌症的检测特异性达99.5%。多组学整合（如mRNA/miRNA）通过DL模型（如DeepVariant）提升分子分型精度。

AI在治疗优化中的突破

药物研发
AlphaFold2预测蛋白质结构加速靶点发现，而生成对抗网络（GAN）如MolGPT能在数周内设计新型抑制剂。IBM Watson（WFO）与临床指南的吻合率达73%，但存在人群覆盖偏差。

放射治疗与手术机器人
AI辅助的在线自适应放疗（如Ethos系统）通过实时调整剂量提升疗效。达芬奇手术机器人结合增强现实（AR）技术，将肺癌手术精度提高30%。

挑战与未来方向

数据隐私、算法透明度和多中心验证是主要瓶颈。联邦学习和量子计算或将成为下一代AI技术的核心，而合成生物学有望开启全新治疗范式。

（注：以上内容严格基于原文缩编，未新增观点或数据）