综述：人工智能在喉癌诊断和预后中的整合应用：传统医学实践与现代计算技术的比较分析

本文综述探讨了人工智能（AI）在喉癌诊疗中的突破性应用，涵盖视频组学（videomics）、语音分析、影像组学（radiomics）和基因组学等多模态数据，通过机器学习（ML）和深度学习（DL）算法实现早期诊断与个性化治疗，为传统肿瘤学与计算技术的融合提供新范式。

　　

人工智能驱动的喉癌诊疗革命

多维度数据整合与算法突破

喉癌作为影响发声、呼吸功能的高恶性度肿瘤，其早期诊断依赖复杂的组织病理学评估和影像学检查。人工智能技术通过整合视频组学（videomics）分析喉部动态影像、语音信号识别异常声学特征、影像组学（radiomics）提取CT/MRI的定量特征，以及基因组学数据挖掘驱动基因突变，构建了远超传统方法的预测模型。深度卷积神经网络（CNN）在识别喉镜图像中微小结节方面达到92.3%的敏感度，较资深病理医师提升17%。

临床转化挑战与解决方案

尽管AI在喉癌T₁期检出率提升至89%，但临床落地仍面临三大瓶颈：1）多中心数据异质性导致模型泛化能力不足，联邦学习（Federated Learning）成为解决方案；2）动态视频数据与静态病理切片的跨模态对齐难题，Transformer架构展现出特征融合潜力；3）FDA批准的AI辅助诊断系统仅3款，需推进随机对照临床试验（RCT）。

未来展望：从辅助诊断到精准预后

最新研究表明，结合循环肿瘤DNA（ctDNA）和PD-L1表达的AI预后模型，可将3年生存率预测误差控制在±8.5%。值得关注的是，基于肿瘤微环境空间转录组的图神经网络（GNN）技术，正推动喉癌免疫治疗响应预测进入单细胞精度时代。这些突破性进展昭示着AI不仅重塑诊疗流程，更将重新定义肿瘤学的循证医学范式。