综述：人工智能在肺癌临床转化中的进展与挑战

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在肺癌全流程管理中的革命性潜力，涵盖预防（如吸烟行为识别）、筛查（LDCT影像分析）、诊断（基于放射组学/病理图像的EGFR/ALK突变预测）、治疗（免疫治疗响应评估）及监测（ctDNA动态追踪）等环节。重点探讨了卷积神经网络（CNN）、Transformer等算法在解决临床痛点时的优势，同时指出数据共享、模型偏差、可解释性等关键挑战，为AI在肿瘤学的临床转化提供了前瞻性视角。

　　

人工智能在肿瘤学中的进展

深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和Transformer已彻底改变医学数据分析范式。通过自动提取高维特征，AI不仅能实现皮肤癌诊断的 dermatologist-level 精度，更在肺癌领域展现出多任务处理能力。值得注意的是，2020年代Transformer架构的引入，使得多模态数据（如影像-基因组整合）分析成为可能，为"虚拟活检"概念奠定基础。

肺癌管理中的AI应用

预防：阻击烟草流行

全球近10亿吸烟者的行为干预是肺癌预防核心。AI通过分析环境图像识别吸烟诱因场景（AUC>0.8），结合可穿戴设备监测吸烟动作（F1-score 78%）。但针对特定人群（如LGBTQ+或低收入群体）的差异化干预策略仍需完善。

筛查：超越传统标准

现有USPSTF筛查标准（20包年吸烟史）存在局限性。深度学习模型Sybil仅凭单次LDCT即可预测6年肺癌风险（AUC 0.75），而Google开发的算法将假阳性率降低11%。但需警惕CT扫描参数差异导致的性能波动，标准化IBSI框架亟待建立。

诊断：无创生物标记挖掘

放射组学可非侵入性预测：

• 组织亚型（腺癌vs鳞癌，AUC 0.92）
• 驱动突变（EGFR 19Del检测AUC 0.85）
• 免疫微环境（PD-L1表达预测R=0.9458）
  数字病理AI更实现从H&E切片直接判定ALK融合（准确率78.8%），颠覆传统分子检测流程。

治疗决策支持

术前AI预测淋巴结转移（AUC 0.82）指导亚肺叶切除选择。在免疫治疗时代，整合：

• 放射组学（3个月OS预测特异性77.8%）
• 病理组学（TILs评估AUC 0.9715）
• 液体活检（ctDNA动力学分析）
  的多模态模型显著提升疗效预测精度（C-index 0.75）。

监测与耐药管理

传统RECIST标准在免疫治疗中面临伪进展挑战。深度学习可自动完成疗效评估（AUC 0.9），而ctDNA监测能提前预警复发风险（AUROC 0.682）。针对EGFR-TKI耐药，AI模型通过全肺信息挖掘识别高危患者群体。

临床转化挑战

FDA已批准12款肺癌AI设备（如Riverain ClearRead CT），但普遍存在：

1. 数据偏差：黑人女性筛查资格率仅50%
2. 算法黑箱：缺乏决策过程可视化
3. 泛化瓶颈：不同CT机型导致性能波动达15%
   联邦学习等分布式训练模式有望突破数据孤岛困境。

未来方向

通用医疗AI（如Path-Chat）将整合：

• 智能手机动态监测数据
• 多组学特征
• 自然语言交互界面
  实现从"单任务工具"到"全病程协作者"的跨越。但需建立SPIRIT-AI等标准框架确保临床可靠性。