综述：人工智能在肝癌管理中的现状与展望

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）技术在肝癌筛查、诊断（如AFP、CT、MRI）、分型（HCC/iCCA）、治疗决策（TACE、肝移植）及预后预测中的前沿应用，重点探讨了机器学习（ML）、深度学习（DL）和卷积神经网络（CNN）等算法的临床价值，同时指出数据标准化、模型可解释性和伦理问题等挑战，为未来AI驱动精准肝癌诊疗提供了重要见解。

　　

引言

肝癌是全球致死率最高的恶性肿瘤之一，年死亡病例超70万例，其中肝细胞癌（HCC）占原发性肝癌的80%以上。尽管诊疗技术不断进步，患者生存率仍不理想。人工智能（AI）通过模拟人类认知功能，结合多维数据库和算法革新，为肝癌管理带来突破性机遇。

AI驱动的肝癌诊疗进展

筛查与诊断

AI算法通过分析血清标志物（如AFP、DCP）和影像数据（CT/MRI），显著提升早期检出率。例如：

• 参数贝叶斯算法（PEB）：通过动态监测AFP和DCP，实现肝癌无症状期检测（AUC=0.87）。
• 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）在超声图像中区分HCC与良性病变，准确率达86.4%，敏感性96.1%。
• 多模态融合：整合临床数据与影像组学特征，使SMART-HCC评分预测风险AUC达0.89，优于传统方法。

分型与分级

AI在肝癌亚型鉴别中表现卓越：

• 组织病理分类：DL模型区分HCC与胆管癌（iCCA）的AUC达0.998。
• 肝结节分级：基于MRI的CNN模型识别肝局灶性病变（如FNH、转移瘤），平均AUC 0.94。
• LI-RADS标准化：机器学习算法自动评估影像特征（如动脉期强化），分类准确率91.4%。

治疗决策支持

AI助力个体化治疗策略制定：

• 肝移植预后：DL模型整合临床与病理特征，预测移植后复发风险（C-index=0.78）。
• 微血管侵犯（MVI）预测：ResNet-18模型通过CT图像预测MVI阳性（AUC=0.845），指导手术方案。
• 治疗反应评估：CNN分析TACE术后CT，预测疗效准确率85.1%，优于人工评估。

预后预测

AI模型突破传统预后评估局限：

• 生存预测：随机森林（RF）筛选关键指标（ALP、血红蛋白），构建5年生存预测模型（AUC=0.83）。
• 分子标志物挖掘：XAI技术发现COX7A2L、SSBP3等基因与HCC预后显著相关。

临床转化与挑战

尽管AI在临床试验中展现潜力（如降低CT造影剂剂量40%），仍面临数据异质性、算法“黑箱”和伦理问题。未来需推动多中心数据共享、开发可解释AI（XAI），并优化成本效益比，以实现从实验室到临床的真正跨越。

未来展望

AI将重塑肝癌诊疗范式，通过自动化影像分析、实时术中导航和动态疗效监控，推动精准医疗发展。随着算法迭代和跨学科合作，AI有望成为肝癌全周期管理的核心工具，最终改善患者生存质量。