综述：人工智能驱动的病理组学在肝细胞癌中的应用：当前进展、挑战与展望

这篇综述系统阐述了人工智能(AI)驱动的病理组学(Pathomics)在肝细胞癌(HCC)诊断与预后中的变革性潜力。通过深度学习(DL)和机器学习(ML)技术，病理组学能从全切片图像(WSIs)中提取高通量特征，实现肿瘤异质性可视化，辅助MVI检测、病理分级及生存预测。尽管面临数据异质性、模型可解释性等挑战，整合多模态数据与病理基础模型(PFMs)的发展将推动个性化HCC诊疗。

　　

人工智能驱动的病理组学技术框架

病理组学工作流程涵盖全切片图像(WSI)的获取与预处理、区域分割与标注、特征提取与筛选、模型构建及临床部署。如图1所示，通过卷积神经网络(CNN)或视觉Transformer(ViT)架构，AI能分析HCC组织中的细胞形态、核质比等特征，结合多实例学习(MIL)机制聚焦关键区域。新兴的病理基础模型(PFMs)通过自监督学习降低标注需求，为开发垂直领域专用模型提供支撑。

基础应用：病理诊断革新

在肿瘤识别方面，Liao等开发的CNN模型实现正常与肿瘤组织分类AUROC达1.0。组织学分类中，Cheng团队的HnAIM模型对7类肝结节病变的鉴别准确率达93.5%。针对微血管侵犯(MVI)，Zhang等开发的MVI-AIDM模型检测率(70.85%)显著高于病理医师(64.13%, P<0.001)，并能量化MVI空间分布。这些突破显著提升了诊断效率与一致性。

高级应用：预后预测突破

病理组学可预测基因标志物如EZH2过表达(AUROC=0.815)及免疫特征。Laurent-Bellue等通过DL识别MTM亚型等高风险病理架构，准确率达82.3%。在生存预测方面，Saillard的深度学习模型C-index达0.78，优于传统临床分期。多模态融合成为趋势，Yu开发的放射-病理组学模型预测VETC模式的AUROC达0.79，显著提升复发预测效能。

挑战与未来方向

数据异质性、算法偏见和伦理规范是主要瓶颈。解决方案包括：建立国际WSI标注联盟，采用联邦学习实现隐私保护下的多中心协作；开发定量可解释框架，如将Grad-CAM热图与基因通路关联；遵循SPIRIT-AI等指南完善监管流程。未来需推进前瞻性多中心研究，构建符合FDA/EMA标准的医疗AI平台，最终实现从"工具型"到"认知型"病理助手的进化。