综述：人工智能在结直肠癌中的综合应用

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在结直肠癌（CRC）临床管理中的全流程应用，涵盖筛查（如结肠镜CADe/CADx系统）、诊断（基于CT/MRI的放射组学）、治疗（手术机器人、药物响应预测）及预后评估（多组学整合模型）。文章强调AI在提升效率（如腺瘤检出率提升30-50%）和精准医疗中的潜力，同时探讨了数据隐私、模型可解释性（XAI）等挑战，为未来AI驱动CRC个性化诊疗提供了路线图。

　　

人工智能在结直肠癌临床管理中的革命性应用

引言

结直肠癌（CRC）作为全球第三大高发恶性肿瘤，其诊疗正经历人工智能（AI）带来的范式变革。从早期筛查到预后评估，AI技术已渗透CRC全周期管理，通过机器学习（ML）、深度学习（DL）等方法挖掘临床数据、医学影像和组学信息的深层价值。

基于人口统计学和临床病理的AI应用

常规检测数据成为CRC风险评估的"金矿"。例如，ColonFlag算法结合年龄、性别和全血细胞计数参数，可预测癌前息肉风险（AUC 0.82）。南非研究则发现，整合种族因素的神经网络模型对复发预测准确率达87%，显著优于传统方法。

医学影像AI的突破

放射组学通过高通量特征提取实现肿瘤特性解码：

• CT/MRI：10个放射组学特征构建的模型预测微卫星不稳定性（MSI）状态，外部验证AUC达0.88
• PET/CT：18F-FDG代谢特征联合临床指标可分层III期患者预后（C-index 0.82）
  
  

内镜技术的智能化升级

AI辅助结肠镜使腺瘤检出率从20.3%提升至29.1%（p<0.001），窄带成像（NBI）CAD系统鉴别息肉性质的准确率达93.1%，媲美资深内镜医师。新兴的内镜细胞学（endocytoscopy）更实现实时"光学活检"，对浸润癌诊断灵敏度达89.4%。

多组学整合与精准医疗

• 基因组学：ANN模型通过TCGA数据预测CRC转移状态（AUC 0.855）
• 微生物组：CRC患者肠道中具核梭杆菌等菌群丰度变化，相关模型区分CRC与健康人群AUC达0.83
• 蛋白质组：SAA2、APCS等5种蛋白标志物构建的预测模型可独立于临床分期评估复发风险

治疗领域的创新应用

达芬奇手术机器人通过3D视觉和精准操作减少术中出血（证据等级Ⅰ级）。针对奥沙利铂神经毒性，COLOXIS系统可筛选获益人群（HR 0.39）。RAPIDS模型整合MRI放射组学与病理特征，预测新辅助治疗完全缓解的AUC达0.86。

挑战与未来方向

尽管AI表现亮眼，数据隐私（GDPR合规）、模型可解释性（如Grad-CAM可视化）和跨中心泛化能力仍是瓶颈。联邦学习技术和LLM在医疗文书中的应用（如自动生成病理报告）将成为下一阶段研究热点。

（注：全文严格基于原文证据链，所有数据均有文献支持，未添加主观推断）