综述：人工智能在癌症全程管理中的应用

这篇综述系统阐述了人工智能(AI)在癌症防治全周期中的革命性应用，涵盖风险评估(AUC达0.94)、影像诊断(乳腺癌筛查灵敏度0.946)、治疗优化(放疗靶区勾画DSC 0.81)及生存管理。通过整合多组学(multi-omics)、电子健康档案(EHR)和数字病理数据，AI显著提升了肿瘤风险分层、个性化预防和治疗决策的精准度，同时面临算法验证、数据隐私和临床整合等挑战。

　　

人工智能正在重塑癌症诊疗的全景图景。从预防到临终关怀，AI技术已渗透到肿瘤学的每个关键环节，展现出令人振奋的应用潜力。

预防与早期拦截

AI通过整合基因组学、电子健康记录和生活方式数据，构建个性化癌症风险评估模型。胰腺癌预测模型利用Transformer架构分析600万患者数据，在诊断前36个月即达到AUC 0.88的预测精度。乳腺热成像AI系统Thermalytix的风险评分AUC达0.89，而基于 mammogram的深度学习模型将乳腺癌风险预测的C-index提升至0.81。

筛查与诊断革新

AI在医学影像分析领域取得突破性进展：一项涉及10万人的临床试验显示，AI辅助乳腺筛查使癌症检出率提升29%，同时减少44%的放射科医生工作量。在病理学领域，Paige Prostate等FDA批准的系统能自动识别前列腺癌区域，肿瘤检测灵敏度达0.97。AI还能从组织切片预测分子亚型，如子宫内膜癌p53异常亚型的识别准确率达89.4%。

精准治疗新范式

手术治疗方面，AI驱动的三维重建技术使复杂肿瘤手术规划吻合度达92%。放疗领域，SMART_3CM系统将胰腺癌自适应放疗优化次数从18次降至4次，同时显著降低器官照射剂量。系统性治疗中，AI模型能预测免疫治疗相关肺炎(AUC 0.739)和1年总生存期(OS)，为个性化用药提供依据。

生存管理与临终关怀

可穿戴设备结合AI能通过体力活动预测6个月生存率(AUC 0.806)。在终末期护理中，机器学习模型预测180天死亡风险的AUC达0.89，使姑息治疗转诊率提升91%。AI还能从初诊记录预测73.1%的精神科会诊需求，实现早期心理干预。

临床工作流变革

自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)正在重构诊疗流程。Nuance DAX Copilot等环境智能系统将文档记录时间缩短50%，同时降低NASA任务负荷指数评分。在证据生成方面，AI可自动完成80%的系统评价工作，加速临床指南更新。

未来展望

多模态基础模型将实现影像-基因组学跨模态推理，数字孪生技术可模拟个体化治疗反应。联邦学习框架能在保护隐私的前提下整合多中心数据，而差分隐私技术确保算法训练符合伦理规范。随着FDA CDS指南等监管框架完善，AI有望建立更公平、自适应的肿瘤诊疗生态系统。

这项技术变革的核心在于人机协同——AI提供数据洞察，临床专家把握决策伦理。通过持续的教育培训和跨学科合作，人工智能终将成为提升癌症诊疗质量的强大助力。