综述：人工智能在神经肿瘤学中的新兴趋势

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在神经肿瘤学领域的突破性应用，涵盖肿瘤自动分割、分子分类（Molecular Classification）、治疗响应评估等核心场景，同时指出数据质量、模型泛化性（Generalizability）等挑战，为AI驱动精准医疗提供了前瞻性视角。

　　

Abstract

人工智能（AI）正在重塑神经肿瘤学的临床与研究范式。通过整合多模态数据，AI算法在脑肿瘤诊断、预后预测和治疗优化中展现出前所未有的潜力。

Purpose of Review

AI技术通过深度学习（Deep Learning）和机器学习（ML）模型显著提升了神经肿瘤的影像识别精度。例如，基于卷积神经网络（CNN）的自动分割系统可将胶质瘤的边界识别误差控制在体素级，较传统人工标注效率提升90%以上。在分子层面，AI通过分析甲基化谱和基因表达数据，实现了IDH¹
/²
突变、1p/19q共缺失等分子标记的快速分类，准确率达92.3%。

Recent Findings

肿瘤分割：U-Net架构在MRI影像中实现了Dice系数0.89的分割性能，显著降低放疗规划时间。
风险预测：结合临床数据和影像组学（Radiomics）特征的生存预测模型，其C-index达0.81，优于传统统计方法。
药物研发：生成对抗网络（GAN）模拟的肿瘤微环境加速了替莫唑胺（TMZ）耐药机制的破解。
数据挖掘：自然语言处理（NLP）从电子病历中自动提取MGMT启动子甲基化状态，结构化处理效率提升15倍。

Summary

尽管AI在神经肿瘤学中取得突破，仍需解决三大瓶颈：

1. 数据异质性：不同中心采集的MRI序列差异导致模型性能下降30%-40%
2. 临床转化：仅23%的AI工具通过FDA^?
   认证进入临床应用
3. 教育壁垒：68%的神经肿瘤医师缺乏AI模型解释能力培训

未来突破方向包括：开发联邦学习（Federated Learning）框架保护数据隐私、采用可解释AI（XAI）增强临床信任度，以及建立跨学科人才联合培养机制。