综述：额颞叶痴呆治疗的新方法：未来有希望吗？

这篇综述探讨了人工智能驱动的放射组学（radiomics）技术在颅内动静脉畸形（AVM）和海绵状血管瘤（CM）诊疗中的应用前景。通过提取定量影像学生物标志物，该技术显著提升了诊断准确性、破裂风险预测和放射外科治疗效果评估能力，为神经外科精准决策提供了新思路。

　　

ABSTRACT

Introduction

颅内动静脉畸形（AVM）和海绵状血管瘤（CM）的诊断与治疗长期面临重大挑战。传统影像学技术受限于主观性强、依赖人工判读等缺陷。放射组学（radiomics）作为新兴的人工智能技术，通过提取定量影像学生物标志物，为AVM/CM的检测、风险评估和治疗规划带来了革命性突破。该技术运用高通量特征提取算法，从CT、MRI等医学影像中挖掘肉眼难以识别的深层信息。

Areas expert

基于PubMed数据库的系统检索显示，放射组学在AVM/CM诊疗中展现出三大核心价值：诊断方面，其鉴别AVM相关出血与其他病因的准确率高达92%；预后预测方面，开发的机器学习模型对AVM破裂风险的AUC值达0.89，对癫痫发生的预测灵敏度超过85%；治疗响应评估方面，建立的放射组学特征组可提前6个月预测放射外科治疗效果，准确率较传统方法提升37%。对于CM，初步研究证实放射组学特征可有效区分其与脑转移瘤等病变，CM出血预测模型的阳性预测值达78%。

Expert opinion

放射组学技术正在重塑神经外科诊疗范式。通过整合多模态影像特征与临床数据，该技术可建立个性化的治疗决策树。当前技术瓶颈在于特征标准化和算法可解释性，而医疗资源分布不均可能制约技术推广。未来发展方向包括：建立跨中心影像采集协议、开发轻量化移动端分析系统、探索深度学习与放射组学的融合应用。值得注意的是，放射组学模型在预测AVM自然史方面展现出超越传统临床评分系统的潜力，这为期待治疗（wait-and-see）策略提供了客观依据。