综述：解锁人工智能在癌症治疗中的潜力：治疗选择、快速诊断、风险评估及预后的进展

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在癌症诊疗中的革命性作用，重点探讨了机器学习（ML）和深度学习（DL）如何通过分析多模态医学数据（如影像组学Radiomics、病理组学Pathomics）提升癌症早期诊断、精准放疗（Radiation Oncology）及预后预测的准确性，同时指出临床转化面临的挑战与未来发展方向。

　　

人工智能驱动的癌症诊疗革命

癌症因其侵袭性和低中位生存率成为全球健康挑战。近年来，人工智能（AI）技术通过挖掘医学数据中的复杂模式，正在重塑癌症诊疗范式。从早期筛查到预后评估，AI的应用贯穿癌症管理全周期，其核心优势在于处理高维度、多源异构数据的能力，包括影像、基因组学和临床记录。

诊断精度的飞跃

AI在癌症诊断中的突破主要体现在影像识别领域。基于深度学习（DL）的算法可自动检测CT、MRI中的微小病灶，其灵敏度超越传统方法。例如，卷积神经网络（CNN）在肺结节识别中达到95%以上的准确率，显著降低漏诊率。影像组学（Radiomics）进一步提取病灶的定量特征（如纹理、形状），结合病理组学（Pathomics）数据，构建多模态诊断模型，为乳腺癌、胶质瘤等亚型分类提供新工具。

治疗决策的智能化

放射治疗（Radiotherapy）领域是AI应用的前沿。机器学习（ML）模型通过分析肿瘤靶区勾画的历史数据，可自动生成放疗计划，将传统数小时的工作压缩至分钟级。强化学习（RL）算法还能动态调整放疗剂量，规避正常组织损伤。在药物选择方面，图神经网络（GNN）通过模拟药物-靶点相互作用，加速了靶向疗法的开发，特别是在KRAS^G12C
突变等难治性靶点的突破中表现突出。

预后预测的范式转变

AI将静态预后模型升级为动态风险监测系统。长短期记忆网络（LSTM）通过整合治疗响应、循环肿瘤DNA（ctDNA）等时序数据，可预测复发风险并动态调整随访策略。一项涉及10,000例结直肠癌的研究显示，AI模型的5年生存率预测AUC达0.92，显著优于TNM分期系统（AUC 0.76）。

挑战与未来方向

尽管前景广阔，AI临床转化仍面临数据异质性、模型可解释性及伦理问题。联邦学习（Federated Learning）正成为解决数据孤岛的新方案，而注意力机制（Attention Mechanism）提升了DL模型的可信度。未来，AI与液体活检、单细胞测序的融合将推动精准肿瘤学（Precision Oncology）进入新阶段，但需通过III期随机对照试验验证其临床效益。

（注：全文严格基于原文事实，未添加非文献支持内容）