综述：从症状控制到精准支持性肿瘤学：人工智能在胃肠道癌症支持性肿瘤学中的应用

《Current Oncology Reports》：From Symptom Control to Precision Supportive Oncology: Integrating Artificial Intelligence in Supportive Oncology for Gastrointestinal Cancers

　　

摘要

综述目的

胃肠道癌症是全球最常见的恶性肿瘤之一，从诊断到康复阶段都会给患者带来沉重的症状负担。尽管系统治疗和手术方法不断进步，患者仍面临症状得不到充分治疗、心理社会压力大、经济负担重以及支持性护理不完善等问题。本综述探讨了人工智能如何帮助将胃肠道癌症的支持性肿瘤学从被动的、间歇性的模式转变为主动的、持续的、个性化的治疗方式。

最新研究进展

人工智能在胃肠道癌症支持性肿瘤学领域的应用主要体现在两个相关方面：（1）基于人工智能的患者报告结果工具，包括实时症状监测、无监督症状分类以及人工智能辅助的分诊流程；（2）具有肿瘤认知功能的支持性护理，包括利用人工智能进行放射性组学分析以检测肌少症，以及能够确定支持性护理需求的多模态预后模型。系统的电子化患者报告结果监测有助于提高患者生存率并减少急性护理的使用频率，而人工智能驱动的CT肌少症检测则能发现常规临床记录常常忽略的肌肉萎缩情况。不过，在实际应用中仍存在诸多挑战，如“黑箱”问题、算法偏差、隐私顾虑、数字鸿沟以及监管不确定性等。

总结

精准支持性肿瘤学通过结合基于患者报告结果的症状分析与影像学评估得出的风险分层，有望让胃肠道癌症的治疗更加具有前瞻性和以患者为中心。本综述提出了一个由患者报告结果驱动的症状分析与具有肿瘤认知功能的支持性护理组成的双轨框架，并以隐私保护、可解释性和公平性作为其核心原则。要实现负责任的应用，还需要进行前瞻性验证、采用公平的设计方案，并打造具备临床可解读性的系统。