综述：人工智能革新肺癌分类：简明综述

（编辑推荐）本综述系统探讨了人工智能（AI）在肺癌细胞分类中的突破性应用，对比传统方法（CT/X-Ray/MRI）的局限性，强调机器学习（ML）、深度学习（DL）和迁移学习（TL）在提升诊断精度与效率中的核心作用，为未来研究提供方向性建议。

　　

Abstract

肺癌是全球癌症相关死亡的首要原因，早期检测对改善预后至关重要。传统方法如计算机断层扫描（CT）、X射线和磁共振成像（MRI）存在耗时、主观性强等缺陷。相比之下，人工智能（AI）模型通过机器学习（ML）、深度学习（DL）和迁移学习（TL）显著提升了分类效率与准确性。本文综述了AI在肺癌细胞分类中的技术优势，并探讨其临床应用潜力与现存挑战。

Introduction

肺癌的高死亡率（日均340例死亡）与吸烟、空气污染及遗传因素密切相关。传统检测手段（如活检、PET扫描）依赖专家经验且易出错，而AI模型能高效处理大规模影像数据，例如：

• 3D-CNN模型在6716例NSCLC试验中实现高精度肿瘤风险评估
• LCCD模型可同时识别癌症分期
  研究目标包括技术对比、现存缺陷分析及未来方向建议。

Survey Methodology

通过Google Scholar系统检索，关键词包括"AI lung cancer classification"等，筛选标准聚焦于DL/ML技术的临床验证研究。

Implication of Lung Cancer Classification

准确区分非小细胞肺癌（NSCLC）与小细胞肺癌（SCLC）对治疗方案制定至关重要，分子特征分析可指导靶向治疗选择。

Classical Methods

传统技术局限性显著：

• 胸部X射线灵敏度仅35%
• 细针穿刺活检存在15-20%假阴性率

AI Models in Classification

优势包括：

• 数据集多样性：LIDC-IDRI等公开库支持模型训练
• 算法创新：CNN模型在结节分类中占比35%，LSTM占18%
• 多组学整合：结合基因组数据提升个性化诊断

Applications

应用场景覆盖：

• 低剂量CT（LDCT）筛查
• 计算机辅助诊断（CAD）系统
• 药物研发靶点预测

Comparative Analysis

DL模型平均准确率达92.4%，但面临：

• 训练数据不足（仅23%研究使用>1000样本）
• 模型稳定性受数据集划分比例影响

Challenges & Future Directions

关键挑战：

• 算法偏见（特定人群数据缺失）
• 伦理问题（患者数据隐私）
  未来应开发多模态融合模型，并加强临床转化验证。

Conclusion

AI通过提升肺癌分类的自动化与精准度，有望将五年生存率提高20-30%，但需解决数据标准化与跨学科协作问题。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未新增观点，专业术语均按原文格式标注。）