综述：人工智能在癌症早期检测、诊断和个体化治疗中的进展与意义

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在肿瘤学领域的革命性应用，重点探讨了计算机视觉（CV）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术如何通过分析多组学（基因组学/转录组学/蛋白组学）数据实现癌症早期筛查、精准诊断和个性化治疗。文章强调AI作为临床决策支持工具（如EHRs/EMRs）的潜力，同时指出其无法替代医生的核心地位，并对伦理挑战和未来研究方向（如AI驱动的治疗诊断一体化theranostics）进行了前瞻性讨论。

　　

ABSTRACT
癌症的复杂性和异质性使得早期检测和有效治疗成为提高患者生存率和生活质量的关键。人工智能（AI）凭借其创造性能力，正在革新癌症筛查、诊断和个体化治疗领域。通过计算机视觉（CV）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）等先进技术，AI能够分析海量数据并识别关键模式，从而实现癌症早期发现、精准诊断和治疗方案优化。多组学数据与AI算法的结合，为揭示癌症生物学机制、发现新药靶点和开发个体化分子标签提供了前所未有的机遇。

Introduction
作为全球主要死因之一，癌症从癌前病变进展为恶性肿瘤的过程具有高度复杂性。AI通过模拟人类智能行为，在肿瘤学领域展现出两大核心价值：虚拟层面（如电子健康档案EHRs辅助决策）和物理层面（如手术机器人应用）。当前研究证实，AI模型可显著提升筛查效率，例如在乳腺癌高风险人群识别中表现优异，但其标准化数据缺失和伦理问题仍需解决。

AI algorithms
从McCarthy首次提出AI概念至今，逻辑回归、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）等算法已在癌症基因组数据分析中显现优势。特别是深度神经网络（DNN）对医学影像的解析能力，使肺结节检测等任务的准确率提升超过30%。

Artificial intelligence (AI) in medicine and health care
医疗AI正通过三大路径改变癌症诊疗：1）影像组学辅助微小结节识别；2）自然语言处理（NLP）快速解析病理报告；3）预测模型优化放化疗方案。美国FDA已批准多个AI辅助诊断系统，如乳腺X线摄影分析软件。

AI in cancer care
临床实践显示，AI系统可将结肠镜检查的腺瘤检出率提高15%。液体活检数据经AI分析后，能提前12个月预警胰腺癌风险。值得注意的是，AI辅助诊断系统（如IBM Watson）在临床试验中显示出与专家委员会85%的治疗方案一致性。

AI in personalized healthcare
精准医学框架下，AI整合循环肿瘤DNA（ctDNA）数据和PD-L1表达水平，可预测免疫治疗响应。美国NCI的MATCH计划证实，基于AI的分子匹配使靶向治疗有效率提升2.3倍。单细胞测序与AI联用，已鉴定出三阴性乳腺癌的7种新型亚群。

Conclusion
未来癌症研究将聚焦AI与基因编辑（CRISPR）、纳米载体的协同创新。尽管存在数据偏差和算法黑箱等问题，AI在缩短诊断延迟（目前平均缩短23天）和降低医疗成本（预计节约28%支出）方面的价值已获共识。跨学科合作和伦理框架建设将成为推动AI临床转化的关键。