综述：深度学习在甲状腺癌诊断与治疗中的应用研究

这篇综述系统阐述了深度学习（DL）技术在甲状腺癌诊疗中的突破性进展，涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型在超声图像分析、病理分类及转移预测等关键领域的应用，同时探讨了个体化治疗与临床转化挑战，为精准医疗提供新范式。

　　

深度学习赋能甲状腺癌诊疗革新

Abstract
近年来，深度学习（DL）技术在甲状腺领域呈现指数级增长，极大推动了甲状腺疾病研究的创新。作为内分泌系统最常见的恶性肿瘤，甲状腺癌的精准诊疗一直是临床研究重点。本文聚焦卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等先进模型在甲状腺结节超声图像分析、病理图像自动分类和甲状腺外扩展评估等关键领域的突破性应用，同时揭示了DL在个体化治疗方案制定和预后预测中的巨大潜力，并剖析当前技术瓶颈与临床挑战。

Introduction
DL通过模拟人脑功能的多层神经网络建模数据，能自动从大规模数据中提取复杂特征。全球甲状腺癌发病率从2000年的12.3万例激增至2022年的82.1万例，传统诊断方法受限于医疗资源分布不均和诊断标准差异。DL技术通过医学影像分析和疾病预测，为甲状腺癌早期筛查和精准诊疗提供新支持。

超声图像分析的DL革命
超声成像依赖医师经验且存在主观性。基于CNN的TNet模型在结节良恶性分类中准确率达86.5%，ResUNet++等多任务网络对AUS/FLUS边界类别的AUC达97.0%。Transformer模型如ChatGPT-4.0在图文结合模式下诊断准确率接近放射科专家（84%），但独立诊断性能仍有限（57%）。动态超声视频分析中，LSTM模型对恶性结节的AUC（0.929）超越资深医师，双模态融合网络整合增强超声后灵敏度达97.01%。

病理图像的智能解码
DL在细胞学和组织学分析中表现卓越。EfficientNet模型将45.1%的细针穿刺活检（FNAB）全切片图像明确分类，ThyroPower系统对BRAF^V600E突变样本识别率达91%。核形态特征自动检测显示，RET融合病例中玻璃样核比例显著增高（p < 0.05），逻辑回归模型预测分子异常的AUC超0.90。

转移与侵袭的精准预测
ResNet-50集成模型预测颈淋巴结转移（CLNM）的AUC达0.86，ThyNet-LNM模型将cN0患者不必要的淋巴结清扫从56.4%降至14.9%。CT放射组学列线图预测甲状腺外扩展（ETE）的AUC为0.797，DL自动管道系统（DLAPS）较传统模型减少26%过度手术。

治疗决策的智能化突破
CNN-CRNN级联模型预测TERT启动子突变准确率92%（AUC 0.90），超声组学列线图（DLRN）术前预测RET重排的AUC达0.9545。术中导航系统PTAIR 2.0实时识别甲状旁腺（AP50评分92.1%），内镜手术中显著降低术后低钙血症风险。

Future Perspectives
需建立标准化多中心数据库，开发半自动标注工具减少人工差异。多模态融合和可解释性增强是未来重点，联邦学习技术有望打破数据孤岛。

Conclusion
DL显著提升甲状腺癌诊疗精度，但数据多样性、平台兼容性和伦理问题仍是挑战。通过多学科协作与临床整合，DL将推动甲状腺癌管理进入智能精准时代。

Funding
国家科技重大专项（2024ZD0525600）、国家自然科学基金（82170803）及广东省人民医院人才计划（KJ012020629）资助。