在理解肿瘤进展的分子和细胞机制方面已经取得了显著进展，但仍面临挑战。传统的成像技术如MRI、CT和乳腺X线摄影由于需要专业人员的校正而耗时费力。
与癌症相关的基因变化可以作为诊断、预后和预测的生物标志物，但其在临床实践中的转化受到转移、治疗反应和耐药性差异的阻碍。新的治疗方法虽然有效，但由于癌症的异质性而面临问题。
人工智能（AI）为这些挑战提供了解决方案，广泛应用于药物开发、癌症预测、诊断和下一代测序数据分析。AI算法可以识别用于早期癌症检测和靶向治疗的基因突变或特征。
然而，在临床环境中开发和实施准确的AI模型具有挑战性，因为存在数据异质性、偏见和隐私问题。尽管如此，AI已显示出改善临床决策的能力。
人工智能是一系列方法和技术的集合，已成为癌症研究中越来越重要的工具。一项发表在《医学前沿》上的新综述讨论了各种AI方法的优势和局限性。
该出版物概述了过去十年中这些方法的使用情况，以及如何将AI模型纳入临床环境的指南，以及预训练语言模型在个性化癌症护理策略中的潜力。
讨论的AI方法包括机器学习（ML），其中包含无监督学习和有监督学习。有监督学习包括回归和分类，在癌症研究中广泛应用。传统的ML模型如贝叶斯网络、支持向量机和随机森林不断结合数据以产生结果。
深度学习是ML的一个子集，使用多个隐藏层来识别数据中的复杂模式。自然语言处理（NLP）是另一种AI算法，针对叙述性文本提取有用信息以辅助决策。
癌症研究中的AI模型使用来自各种来源的多组学和临床信息，分类是最常见的任务。这些模型通过接收者操作特征分析进行验证和评估，计算曲线下面积（AUC）、敏感性、特异性和精确度。AI方法的发展处理大量数据，需要增加云计算和存储能力。
综述还讨论了AI在药物开发中的应用，模型利用多组学数据预测药物反应。此外，AI已用于从电子健康记录中提取信息，解决了分析杂乱数据的挑战。
尽管取得了进展，AI在癌症研究中的应用仍存在局限性。选择适当的算法复杂且取决于数据类型和复杂性。将AI整合到临床环境中需要详细的应⽤解释和算法透明度。监控AI工具的质量以确保稳健性能至关重要。综述强调了进一步透明化和指导软件审查、成本效益、数据集再训练和使用AI系统所需条件的必要性。
总之，AI对癌症研究产生了重大影响，解决挑战和验证AI生成的结果可以指引未来肿瘤学研究的方向。综述强调了AI方法在癌症相关应用中的进展，以及可解释AI、个性化医疗和非侵入性AI工具在早期癌症检测中的潜力。随着AI的不断发展，它在革命化癌症检测和改善患者预后方面具有巨大潜力。
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