这篇文章探讨了人工智能（AI）在医学肿瘤学中的作用，重点强调其对成人和儿童癌症护理治疗决策的影响。AI 应用包括高级影像、药物发现和临床决策支持系统，这些应用提高了治疗的精准度、个性化和效率。尽管面临独特挑战，儿科肿瘤学从改进诊断、风险分层和靶向治疗中受益匪浅。基于 AI 的个性化医疗优化了治疗策略，改善了患者预后并降低了成本。数据隐私、算法偏见和可解释性等伦理考虑对于负责任地整合 AI 至关重要。未来的进步，如可解释的人工智能和量子计算，有望通过数据驱动的洞察重新定义癌症护理。
1 引言
人工智能（AI）融入医学肿瘤学标志着癌症护理的一个转折点。从最初的基本规则系统演变为复杂的深度学习平台，从根本上改变了肿瘤学家对待治疗决策的方式。这一转变不仅仅是技术上的；它反映了利用数据驱动的见解进行临床决策的重大变化。
AI 和机器学习（ML）正在彻底改变医学肿瘤学的轨迹。通过分析庞大的复杂数据集，AI 算法可以深入研究肿瘤基因组学、蛋白质组学和其他分子特征的细节，提供对驱动癌症的潜在机制的更深入了解。
本文探讨了 AI 在成人和儿科肿瘤学治疗中的扩展作用，考察了当前的应用和未来可能性。
2 AI 系统在肿瘤学中的演变
早期 AI 在肿瘤学中的应用仅限于基本统计分析和简单的决策，只能处理少数变量。虽然这些系统在其时代具有突破性，但它们提供的治疗计划支持相对简单。
随着计算能力的增强和机器学习算法的进步，21 世纪初出现了第二代 AI 系统。这些系统能够识别复杂模式并同时分析多个因素，显著增强了其支持临床决策的能力。
如今的 AI 系统代表了一次飞跃。结合高技术手段，如深度学习、自然语言处理和实时分析，这些系统提供了涵盖癌症护理各个方面（从诊断和治疗计划到监测和预后）的全面决策支持。
3 AI 在医学肿瘤学治疗中的现状
3.1 成人癌症治疗选择中的当前应用
AI 已成为成人肿瘤学的提升力量，推动了传统癌症诊断、治疗和监测方法的创新。通过集成复杂的算法和机器学习技术，AI 驱动的工具正在多个治疗领域推动创新。
3.1.1 图像分析和治疗计划
AI 在肿瘤学中最显著的应用之一是在医学成像领域。现代机器学习算法支持的计算机辅助检测（CAD）系统提高了各种成像方式（如 CT、MRI 和放射学）中肿瘤检测的准确性和效率。此外，放射组学通过从医学图像中提取定量特征，实现了对肿瘤特征（包括形态、纹理和体积测量）的详细分析。这些特征作为肿瘤行为和治疗反应的有用预测指标。此外，AI 算法颠覆了放射治疗计划，通过增强治疗传递的同时最小化对健康组织的损害。
3.1.2 药物发现和发展
在制药领域，AI 加速了药物发现和发展。虚拟筛选方法使用 AI 加快评估大量化学库的速度，减少了识别有前途的药物候选物所需的时间。预测建模系统通过机器学习算法预测药物疗效和毒性谱型，使研究人员能够优先考虑具有最高治疗潜力和最小不良反应的化合物。此外，AI 驱动的个性化医疗通过精确分析患者的遗传谱，促进了针对个体患者需求量身定制的最佳药物疗法和剂量方案的选择。
3.1.3 临床决策支持系统（CDSS）
临床决策支持系统（CDSS）是 AI 在肿瘤学中的另一个关键应用。这些系统通过综合当前的临床指南、患者特定数据和新兴研究成果，为临床医生提供实时指导。AI 动力的风险分层机制能够识别疾病进展或不良事件高风险的患者，从而实现早期干预和主动管理。此外，CDSS 通过结合多个变量（包括患者合并症、潜在药物相互作用和治疗反应模式）来促进治疗合理化。
3.1.4 数据整合和分析
现代 AI 系统能够整合和分析多种数据来源，包括常规临床数据和复杂的分子数据。这种全面的数据整合使得实时分析成为可能，改革了临床肿瘤学中治疗计划和患者监测的方法。通过利用 AI 驱动的见解，临床医生可以做出更明智的决定并根据个别患者的需求量身定制治疗计划。
3.1.5 临床试验匹配
在临床研究领域，AI 提高了临床试验匹配过程的效率。AI 驱动的系统可以快速分析大量医疗数据，识别患者与临床试验之间的最佳匹配，考虑因素包括癌症亚型、遗传谱型和其他相关临床特征。这种升级的匹配过程加速了患者招募并增加了肿瘤学临床试验的整体成功率。
3.2 儿科肿瘤学的独特挑战和机遇
AI 在儿科肿瘤学中的应用呈现出一个独特而复杂的局面。尽管其在癌症护理中显示出巨大潜力，但在儿科环境中的实施面临特定挑战。儿童恶性肿瘤的相对罕见性、发育遗传学的动态性质以及严格的儿科研究伦理指南，所有这些都构成了一个与成人肿瘤学显著不同的专门背景。尽管存在这些挑战，AI 技术在儿科癌症护理中仍具有巨大潜力。
3.2.1 改善诊断
在诊断方面，AI 算法可以分析复杂的儿科肿瘤特征，从而实现更早的检测和更准确的诊断。这对于儿科肿瘤学尤其重要，因为早期干预往往对最佳结果至关重要。
3.2.2 遗传性癌症的风险分层
AI 在遗传性癌症的风险分层中也发挥着重要作用。通过分析遗传数据，它可以识别患特定恶性肿瘤风险增加的儿童，从而使主动监控和预防干预成为可能。这种能力特别有助于管理已知癌症综合征的家庭，并识别以前未被认识的遗传模式。
3.2.3 新疗法和个性化治疗
在治疗领域，AI 正在加速开发专门针对儿科癌症的新治疗方法。它可以通过分析遗传和分子数据来识别儿科癌症的独特治疗靶点。
3.3 AI 驱动的精准肿瘤学：癌症护理的新时代
AI 和个性化医疗在肿瘤学领域的强大结合提供了前所未有的机会，可以调整患者护理并改善治疗结果。
AI 驱动的个性化治疗计划是精准肿瘤学的重要发展。通过分析患者的独特遗传和分子谱型，它可以生成高度具体的治疗建议。这种精准医学方法最大限度地提高疗效，同时减少不良反应，超越传统的“一刀切”治疗方案。
从经济角度来看，AI 驱动的个性化医疗可以降低医疗成本。通过早期识别最佳治疗策略，这种方法可以减少与无效或不耐受治疗相关的财务负担，并优化医疗资源的利用。
3.3.1 计算机视觉在肿瘤学中的新兴趋势
计算机视觉正在通过启用具有重大潜力的 AI 辅助程序来革新肿瘤学。实时活检引导系统利用图像分析可以更准确地定位可疑组织，从而实现更具针对性的活检和更快的诊断。此外，由计算机视觉算法驱动的精准手术干预使外科医生能够以前所未有的清晰度可视化肿瘤及其周围的关键结构，从而减少侵入性并改善手术结果。利用深度学习技术的自动化组织分析可以快速分析显微镜图像，识别人类病理学家可能错过的细微模式和特征，从而实现更准确和高效的癌症诊断和预后预测。这些进步有望通过提高诊断准确性、增强手术精度最终改善患者结果来变革癌症护理。
3.4 伦理考虑和挑战
尽管 AI 具有巨大的潜力，但必须解决伦理考虑和挑战以确保其在肿瘤学中的负责任和有益使用：
- 数据隐私和安全：保护患者隐私和数据安全在分析敏感健康信息时至关重要。
- 算法偏见：AI 算法必须在多样化的代表性数据集上进行训练，以避免可能导致不公平治疗决策的偏见。
- 可解释性：AI 模型需要可解释性，以建立医疗提供者和患者之间的信任。
- 监管框架：需要明确的监管指南以确保 AI 在医疗保健中的安全有效使用。
3.5 AI 在医学肿瘤学决策中的未来
AI 与电子健康记录（EHR）的集成将使癌症护理更加丰富。这种集成将实现实时分析患者数据，促进动态治疗策略的发展和实施。通过持续监测患者参数和反应模式，临床医生可以及时调整治疗计划。
为了确保 AI 驱动决策的信任和透明度，开发可解释的人工智能（XAI）技术至关重要。XAI 技术为临床医生提供了对 AI 生成建议背后推理的清晰见解，使他们能够做出明智的决策并对患者护理保持监督。
量子计算和高级可视化工具等新兴技术有望大幅扩展 AI 系统的功能。自主系统的发展将带来更复杂的支持工具。此外，AI 与虚拟肿瘤委员会和远程咨询平台的集成将改善专家级护理的可及性，即使在偏远地区也是如此。随着技术的不断发展，我们可以期待更先进的 AI 系统，能够处理越来越复杂的数据集并提供高度精确的建议。
如图 2 所示，未来肿瘤护理的愿景是一个 AI 系统和临床肿瘤学家之间协作的伙伴关系。AI 将作为一个强大的决策支持工具，通过数据驱动的见解增强人类专业知识。通过结合 AI 的计算能力和肿瘤学家的临床专业知识，这种协作方法将优化患者护理并改善结果。
这种 AI 与人类专业知识之间的协同关系将重新定义肿瘤学领域。AI 将提高癌症护理的质量和效率，同时保留医学实践的基本要素。这种平衡方法确保技术进步支持并增强而不是取代医患关系。最终目标始终是通过人工智能和人类智慧的智能应用为癌症患者提供最佳护理。
4 结论
AI 逐步融入肿瘤学决策代表着癌症护理的范式转变。随着这些系统的不断进化，它们将在改善患者预后、标准化护理质量和增强我们对癌症治疗的理解方面发挥越来越重要的作用。成功的关键在于深思熟虑的实施，保持技术和人类专业知识之间的必要平衡。
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