综述：人工智能在肿瘤影像学中的进展与未来方向：技术与应用全面综述

（编辑推荐）这篇综述系统梳理了人工智能（AI）、机器学习（ML）、神经网络（NNs）和深度学习（DL）在肿瘤影像学中的应用，涵盖图像增强、分割、诊断及预后预测等关键环节，并指出临床转化面临的挑战与未来多模态融合、大模型开发等方向，为肿瘤精准诊疗提供技术参考。

　　

引言

在技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已成为推动社会进步的核心力量。从自动化任务到复杂决策，AI的广泛应用正重塑医疗领域，尤其在肿瘤影像学中，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术通过分析海量医学图像数据，显著提升了肿瘤识别、诊断和治疗的精准度。

发展与挑战

AI与AI代理
AI代理（Agents）作为智能实体，通过传感器感知环境并执行决策，其发展从早期符号代理演进至基于大语言模型（LLM）的多代理系统（MAS），逐步实现自然语言交互与协作。

机器学习（ML）
ML通过算法从数据中自动学习特征，其分支包括监督学习、无监督学习和强化学习。历史里程碑如IBM Deep Blue和AlphaGo的突破，展现了ML在复杂任务中的潜力。

神经网络（NNs）
NNs模仿人脑神经元结构，1943年McCulloch-Pitts模型奠定基础，1986年反向传播算法解决非线性问题，而2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的成功标志着深度网络的崛起。

深度学习（DL）
DL通过多层网络提取高阶特征，在图像识别、自然语言处理等领域取得突破。Transformer架构和预训练模型（如GPT、BERT）进一步推动了技术边界，而AlphaFold 3的发布展示了DL在分子结构预测中的卓越性能。

应用与特性

图像增强与合成
生成对抗网络（GAN）和超分辨率技术显著提升医学图像质量，例如从低分辨率MRI重建高清图像，或合成虚拟染色病理切片以加速诊断。

图像分割与识别
多尺度策略（如UNet、ResNet）和跨模态融合（如结合RNA-seq数据）优化了肿瘤边界识别，其中动态增强MRI的时空分割模型能捕捉肿瘤代谢动态。

图像分析与诊断
AI不仅量化肿瘤形态特征，还能通过注意力机制（如Grad-CAM）定位关键病灶区域，而Med-PaLM等大模型已实现影像报告的自动生成与解读。

疾病与基因预测
深度学习模型通过整合组织学图像与基因组数据（如TCGA），预测肿瘤亚型、微卫星不稳定性（MSI）及患者生存率，空间转录组技术（ST）更实现了基因表达与组织形态的互译。

结论与展望

当前AI在肿瘤影像中的局限包括数据依赖性、模型可解释性不足及临床合规性挑战。未来需开发多模态大模型，结合LLM简化医疗知识传递，同时推动伦理框架与跨学科合作，以实现AI技术在肿瘤诊疗中的全面落地。

（注：全文严格依据原文内容缩编，未新增观点或数据）