热门主题报告 / 癌症研究

---

本报告由 MaltSci•麦伴科研 基于最新文献和研究成果撰写

---

人工智能如何辅助癌症诊断？

摘要

癌症是全球主要的健康问题之一，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在癌症诊断领域的应用逐渐成为生物医学研究的重要方向。AI技术，特别是深度学习和机器学习，能够处理和分析大量医学数据，为癌症的早期检测和个性化治疗提供了新的可能性。AI在乳腺癌、肺癌等不同类型癌症的应用中，展现出良好的前景，能够辅助医生进行早期筛查、风险评估和个性化治疗方案的制定。尽管AI技术在多个癌症类型的应用中取得了一定的进展，但在数据隐私、伦理问题以及技术实施等方面仍面临诸多挑战。AI模型的训练需要大量高质量数据，而对于一些罕见癌症，数据量不足可能限制AI的应用效果。此外，AI系统的可解释性和临床验证也是当前研究的重要议题。本报告旨在综述AI在癌症诊断中的应用现状，探讨其在不同类型癌症中的具体应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。未来，AI与个性化医疗的结合、多模态数据整合的潜力，以及对AI技术的伦理和隐私问题的重视，将是推动癌症诊断技术发展的关键。

大纲

本报告将涉及如下问题的讨论。

• 1 引言
• 2 AI在癌症诊断中的基本概念
  • 2.1 AI技术概述
  • 2.2 癌症诊断的传统方法
• 3 AI在不同类型癌症中的应用
  • 3.1 乳腺癌的AI诊断
  • 3.2 肺癌的AI诊断
  • 3.3 其他类型癌症的AI应用
• 4 AI技术的优势与挑战
  • 4.1 提高诊断准确性
  • 4.2 面临的数据隐私与伦理问题
  • 4.3 技术实施中的挑战
• 5 未来的发展方向
  • 5.1 AI与个性化医疗的结合
  • 5.2 多模态数据整合的潜力
  • 5.3 未来研究的重点领域
• 6 总结

1 引言

癌症作为全球主要的健康问题之一，因其高发病率和死亡率而备受关注。近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI在癌症诊断领域的应用逐渐成为生物医学研究的重要方向。AI技术，特别是深度学习和机器学习，能够处理和分析大量的医学数据，包括医学影像、基因组信息和临床数据等，从而为癌症的早期检测和个性化治疗提供了新的可能性[1][2]。这种技术的引入不仅提高了癌症诊断的准确性和效率，还为癌症管理和治疗的转型带来了深远的影响[3]。

在癌症诊断的传统方法中，影像学检查、组织病理学和临床评估等手段虽然已经被广泛应用，但仍存在许多局限性，例如诊断时间长、主观性强以及对医生经验的依赖性高等[4]。而AI的引入则有望通过其高效的数据处理能力和客观的分析手段，克服这些局限性，提高诊断的准确性和效率[5]。例如，AI在乳腺癌、肺癌和胃癌等不同类型癌症的应用中，展现出了良好的前景，能够辅助医生进行早期筛查、风险评估和个性化治疗方案的制定[6][7]。

当前，AI在癌症诊断领域的研究现状表明，尽管AI技术在多个癌症类型的应用中取得了一定的进展，但在数据隐私、伦理问题以及技术实施等方面仍面临诸多挑战[8]。例如，AI模型的训练需要大量的高质量数据，而对于一些罕见癌症，由于数据量不足，AI的应用效果可能受到限制[2]。此外，AI系统的可解释性和临床验证也是当前研究的重要议题，这些问题的解决将对AI在临床实践中的广泛应用产生重大影响[4]。

本报告旨在综述AI在癌症诊断中的应用现状，探讨其在不同类型癌症中的具体应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。我们将从以下几个方面进行详细讨论：首先，介绍AI在癌症诊断中的基本概念，包括AI技术的概述和癌症诊断的传统方法；其次，分析AI在乳腺癌、肺癌及其他类型癌症中的应用实例；接着，探讨AI技术的优势与挑战，尤其是在提高诊断准确性和应对数据隐私与伦理问题方面的表现；最后，展望未来AI与个性化医疗的结合、多模态数据整合的潜力，以及未来研究的重点领域。通过对相关文献的回顾和分析，我们希望能够为未来的研究提供有价值的见解，并为临床实践中的AI应用提供参考[1][2][4]。

2 AI在癌症诊断中的基本概念

2.1 AI技术概述

人工智能（AI）在癌症诊断中扮演着越来越重要的角色，其基本概念是利用机器学习和深度学习等算法分析大量数据，以实现更为准确和高效的癌症检测和诊断。AI的应用在癌症研究领域中显示出显著的进展，尤其是在早期癌症检测方面，其速度、准确性和敏感性都得到了显著提升，这对癌症的治疗和管理具有变革性的影响[1]。

AI技术的核心在于其能够处理和分析多种形式的数据，包括结构化数据、非结构化数据和多模态融合数据。这使得AI能够在癌症诊断中发挥重要作用，如通过计算机辅助诊断（CAD）系统进行图像分析，从而提高早期癌症的检测率[4]。AI还可以帮助识别遗传突变和异常蛋白质相互作用，这对于癌症的早期识别至关重要[9]。

在具体应用方面，AI已经被广泛应用于多种癌症类型的病理分析，包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌和结直肠癌等。在这些领域，AI可以辅助进行组织分类、突变检测和预后预测，进而提高诊断的准确性和效率[7]。例如，深度学习和计算机视觉技术的结合，使得AI能够自动分析组织切片图像，从而支持精确的肿瘤分类和评估[7]。

尽管AI在癌症诊断中展现出巨大的潜力，但仍面临一些挑战，如数据隐私问题、模型可解释性和监管标准的满足等。这些问题需要通过持续的研究和技术发展来解决，以便更好地利用AI的优势，提高癌症诊断的质量和效率[8]。此外，AI的应用还需考虑伦理问题和数据的多样性，以确保其在临床实践中的有效性和公平性[4]。

总之，AI在癌症诊断中的应用为临床提供了新的工具和方法，其通过数据分析和智能决策支持系统，有望实现个性化治疗，改善患者预后，推动癌症管理的进步。

2.2 癌症诊断的传统方法

人工智能（AI）在癌症诊断中扮演着越来越重要的角色，其应用范围广泛，涵盖了从早期检测到个性化治疗的多个方面。传统的癌症诊断方法通常依赖于影像学检查、组织活检和临床病理分析等技术，这些方法在准确性和效率上可能受到多种因素的影响，例如医师的经验、样本的质量以及对复杂数据的处理能力。

AI技术的引入为癌症诊断带来了革命性的变化。首先，AI能够通过深度学习和机器学习算法分析大量的医疗数据，提供比传统方法更高的准确性和敏感性。例如，AI可以在计算机辅助诊断（CAD）系统中应用，通过分析影像数据（如CT、MRI和超声等）来识别早期癌症病变，显著提高检测的速度和准确性[1]。

AI的优势还体现在其能够处理结构化和非结构化数据的能力上。通过多模态数据融合，AI可以综合不同来源的信息，进行更全面的分析。例如，AI不仅可以分析影像数据，还可以结合患者的基因组数据和临床历史，从而提供更为个性化的诊断和治疗方案[4]。

然而，AI在癌症诊断中的应用也面临一些挑战，包括对大量高质量数据的需求、技术局限性以及伦理问题[8]。此外，AI模型的可解释性也是一个重要的考量，确保医生和患者能够理解AI的决策过程，以增强其在临床中的信任度[7]。

总之，AI的引入不仅提高了癌症诊断的准确性和效率，还为未来的个性化医疗提供了新的可能性。尽管存在一定的挑战，但随着技术的不断进步和临床应用的深入，AI在癌症诊断中的潜力将继续被挖掘和实现。

3 AI在不同类型癌症中的应用

3.1 乳腺癌的AI诊断

人工智能（AI）在乳腺癌的诊断中发挥着越来越重要的作用，其应用涵盖了多个方面，包括影像学分析、病理学、个性化治疗等。AI技术的进步使得乳腺癌的早期筛查和准确诊断成为可能，从而显著提高了患者的预后。

首先，AI在乳腺癌影像学中的应用非常广泛。AI技术能够处理来自不同影像学设备（如数字乳腺摄影、数字乳腺断层合成、磁共振成像和超声等）的数据。研究表明，AI在乳腺病变的检测和分类方面表现出色，甚至在某些情况下其准确性可与专业放射科医师相媲美[10]。AI通过深度学习和传统机器学习算法，能够有效识别乳腺影像中的病变，减少误诊率并提高诊断的准确性[11]。

其次，AI在乳腺癌的病理学中同样具有重要的应用潜力。随着全切片成像技术的出现，AI可以帮助研究人员识别肿瘤浸润淋巴细胞等组织学特征，并评估经典生物标志物（如HER2、雌激素受体和孕激素受体）[12]。这种能力不仅提高了病理诊断的准确性，还为个性化治疗提供了支持。

在个性化医疗方面，AI能够通过整合多组学数据进行临床结果的预测，包括转移、治疗反应和生存率等[13]。例如，AI的预测能力可以帮助医生进行风险分层，优化治疗方案，从而减少复发率并降低治疗副作用[14]。

此外，AI还在基因表达谱和RNA测序的数据分析中显示出强大的潜力。研究表明，机器学习算法（如随机森林、卷积神经网络和支持向量机等）在识别生物标志物和优化药物反应方面表现出色，这为乳腺癌的管理提供了新的思路[15]。

尽管AI在乳腺癌的诊断和治疗中展现出显著的潜力，但仍面临一些挑战，包括数据的标准化、伦理问题以及在实际临床中的验证等。未来，AI的临床应用需要大规模的前瞻性临床试验来验证其有效性和安全性[10]。

总之，AI在乳腺癌的诊断中提供了强有力的工具，能够通过提高影像学分析的精度、增强病理学诊断的准确性以及支持个性化治疗，从而在改善患者预后方面发挥重要作用。

3.2 肺癌的AI诊断

人工智能（AI）在肺癌的诊断中发挥着重要的作用，其应用涵盖了多个方面，从早期筛查到影像分析，再到治疗决策的支持。肺癌作为全球癌症相关死亡的主要原因，早期诊断对于改善患者的预后至关重要。

AI技术通过多种算法（如机器学习、深度学习和放射组学）在肺癌的筛查和诊断中显示出了显著的能力。这些算法能够分析不同的影像学资料，包括低剂量CT扫描、PET-CT影像和胸部X光片，准确识别可疑的肺结节，从而促进及时的干预[16]。AI系统不仅能够提高肺癌筛查的准确性，还能在分析过程中利用生物标志物和肿瘤标志物作为辅助筛查工具，有效增强早期检测的特异性和准确性[16]。

具体而言，AI在肺癌影像诊断中的应用包括图像的预处理、特征提取、分类以及风险评估。以一项研究为例，研究者开发了一种基于AI的CT图像处理软件，该软件通过分析DICOM格式的医学图像，显著提高了诊断精度和可靠性，分类准确率超过90%[17]。这种AI增强的系统能够自动检测潜在的肺结节，并提供对其良恶性的判断，帮助放射科医生做出更为准确和明智的诊断决策[18]。

此外，AI还能够整合多种影像学模式和临床数据，提供更全面的诊断评估。通过利用高质量的数据，包括患者的人口统计信息、临床历史和基因组信息，AI模型能够预测治疗反应，并指导最佳治疗方案的选择[16]。例如，AI系统可以预测靶向治疗后的反应和复发概率，并优化肺癌患者的放疗方案[16]。

在临床实践中，AI工具的实施可以帮助实现肺癌的早期诊断和及时管理，从而改善患者的预后，包括降低死亡率和发病率[16]。总的来说，AI在肺癌的诊断和管理中展现出了巨大的潜力，未来的研究和临床应用将继续推动这一领域的发展，旨在实现更为精准的医疗服务。

3.3 其他类型癌症的AI应用

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用正在迅速发展，展现出巨大的潜力和多样性。AI技术通过多种方式辅助癌症的检测和诊断，包括影像分析、数据整合以及个性化医疗策略等。

在癌症影像学中，AI的应用尤其突出。AI技术可以自动化分析医学影像，如CT、MRI和超声波图像，显著提高了肿瘤检测的速度和准确性。例如，针对肺癌的研究显示，AI系统已经被FDA批准用于胸部X光和CT扫描的解读，这些系统能够辅助医生分析图像并做出更准确的诊断[19]。此外，AI还可以结合患者的临床数据和人口统计信息，帮助医生在决策过程中进行EGFR突变和PD-L1表达的分类，从而更好地评估患者的预后[19]。

在结直肠癌的筛查和治疗中，AI同样显示出良好的应用前景。AI算法被开发用于提高腺瘤的检测率，利用计算机辅助检测和表征系统，帮助在常规筛查中降低结直肠癌的发生率[20]。随着医疗向精准医学转型，AI辅助的技术在结直肠癌的早期筛查中发挥着关键作用，这对于减少癌症相关死亡率至关重要[20]。

此外，AI在癌症的预后预测和个性化治疗方面也表现出色。研究表明，AI能够通过分析大量数据，识别复杂的模式和关系，进而提升癌症预后预测的准确性。AI模型在癌症诊断和预后方面的表现优于传统统计方法，能够更有效地处理复杂的多维数据[21]。这种能力使得AI成为提升癌症患者生存率的重要工具。

然而，尽管AI在癌症诊断中的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。这些挑战包括数据隐私问题、模型可解释性不足以及监管标准的要求[7]。为了克服这些障碍，未来的研究将需要在AI与病理学家的协作中找到解决方案，以实现更高效、公平和个性化的癌症护理[7]。

综上所述，AI在癌症诊断中的应用已经涵盖了多个方面，包括影像分析、数据整合、预后预测及个性化治疗等。随着技术的不断进步，AI有望在未来进一步改善癌症的早期检测和治疗效果。

4 AI技术的优势与挑战

4.1 提高诊断准确性

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用正在快速发展，其技术的优势主要体现在提高诊断准确性、加快检测速度和改善患者管理等方面。AI技术的应用使得癌症的早期诊断和预后预测变得更加准确，这是提升患者生存率的关键。

首先，AI通过机器学习和深度学习等算法，能够分析大量的医疗数据，包括影像数据、基因组信息和临床记录。这些技术可以在数据中识别出复杂的模式和关系，从而提供比传统统计方法更高的预测准确性。例如，AI在癌症预测中的表现已达到了新的高度，其准确性超过了普通的统计应用[21]。这种高精度的分析不仅能够帮助医生更早地识别癌症，还能够更准确地预测疾病的进展和患者的预后[1]。

其次，AI在癌症诊断中的应用还包括利用计算机辅助诊断工具，这些工具通过自动化分析影像学数据（如CT、MRI等），大幅提高了早期癌症检测的速度和敏感性[4]。AI系统可以实时处理和分析图像数据，帮助放射科医生更快地做出诊断决策，减少了误诊的可能性[22]。

然而，尽管AI在癌症诊断中展现出诸多优势，但其应用仍面临一些挑战。首先，AI模型通常需要大量的高质量数据进行训练，这在某些情况下可能难以获得。此外，AI的黑箱特性使得其决策过程缺乏透明度，医生在使用这些工具时可能会面临解释性不足的问题，这可能影响临床决策[8]。此外，伦理问题和数据隐私也是当前AI应用中亟需解决的挑战之一[7]。

综上所述，AI在癌症诊断中的应用具有显著的优势，能够提高诊断准确性和效率，然而其发展和应用仍需克服数据需求、技术透明度和伦理问题等挑战，以便更好地服务于临床实践，最终改善患者的健康结果[6][8][23]。

4.2 面临的数据隐私与伦理问题

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用展现出显著的潜力，能够提高诊断准确性、优化工作流程并支持精准医学。AI技术通过使用机器学习算法分析大量数据，能够有效地识别癌症的早期迹象，从而改善患者的预后[8]。在癌症诊断中，AI的主要应用包括对无症状患者的筛查、对有症状患者的调查和分流，以及更有效地诊断癌症复发[24]。

AI在癌症诊断中的优势体现在多个方面。首先，AI可以处理和分析多种类型的数据，包括电子健康记录、诊断图像、病理切片及外周血样本等，这些数据的整合有助于提高早期癌症的检测率[24]。其次，深度学习和计算机视觉等技术的应用，使得AI能够自动分析组织病理图像，并在不同癌症类型中提供支持，如乳腺癌、肺癌、前列腺癌和结直肠癌等[7]。此外，AI在个性化治疗和药物发现方面的应用也在不断增加，通过分析基因组数据和生物标志物，AI能够帮助识别最佳治疗方案[4]。

然而，AI在癌症诊断中的应用也面临诸多挑战，尤其是在数据隐私和伦理问题方面。AI模型通常依赖于大量患者数据进行训练，这可能涉及敏感的健康信息，因此确保数据的隐私和安全至关重要[25]。此外，算法在开发和应用过程中可能会引入人类偏见，这些偏见可能影响AI在实际临床环境中的表现和安全性[25]。在使用AI技术时，必须关注数据的多样性和代表性，以避免在不同人群中产生不平等的诊断结果[26]。

综上所述，尽管AI在癌症诊断中具有巨大的潜力，能够提高早期检测率和诊断效率，但在推广和应用过程中，必须认真对待数据隐私和伦理问题，以确保AI技术的安全性和有效性。这要求研究者、临床医生和政策制定者之间进行密切合作，以克服这些挑战，充分发挥AI在癌症诊断中的优势。

4.3 技术实施中的挑战

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用展现出显著的潜力和优势，但同时也面临多重挑战。AI技术通过集成和分析大量复杂数据，提升了癌症的早期检测、分类和个性化治疗的能力。

首先，AI能够有效处理多种数据类型，包括结构化数据和非结构化数据，利用深度学习和机器学习算法进行癌症预测和诊断。研究表明，AI在乳腺癌和肺癌等高发癌症的早期诊断和治疗中表现出色，能够显著提高诊断的准确性和效率（Vyas et al., 2025）[2]。AI还在放射组学和计算机辅助诊断中展现出强大的能力，能够自动分析影像数据，从而改善诊断流程（Wang et al., 2024）[1]。

然而，AI在癌症诊断中的实施面临一系列挑战。首先，AI模型通常需要大量高质量的数据进行训练，而在罕见癌症的情况下，数据集往往不足，这限制了模型的有效性和可靠性（Alshuhri et al., 2024）[8]。其次，AI系统的可解释性和透明度问题也给临床应用带来了障碍，医生和患者可能对AI的决策过程缺乏信任（Wang et al., 2025）[7]。此外，数据隐私和伦理问题也需得到重视，确保患者信息的安全性（Kolla & Parikh, 2024）[25]。

最后，尽管AI在癌症诊断中展现出革命性的潜力，但要实现广泛应用，还需克服数据标准化、算法验证及临床监管等问题（Huang et al., 2020）[21]。未来的研究应集中在提升AI模型的临床适用性和可解释性，以推动其在癌症诊断中的广泛应用。

5 未来的发展方向

5.1 AI与个性化医疗的结合

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用正在迅速发展，显著提高了诊断的准确性和效率。AI技术通过多种方式辅助癌症诊断，包括图像分析、基因组学、标志物发现等，这些技术的整合为个性化医疗提供了新的可能性。

AI在癌症诊断中的主要应用之一是通过深度学习和计算机视觉技术进行医学影像分析。这些技术能够自动识别和分类肿瘤，分析病理图像，从而提高肿瘤检测的准确性和效率[27]。例如，AI可以通过分析CT、MRI和数字病理图像来识别早期癌症，这种方法相比传统的手动分析更为快速和精准[28]。

此外，AI还在基因组学和生物标志物的发现中发挥着重要作用。通过整合多组学数据，AI模型能够识别与癌症相关的遗传变异和分子标志物，从而为个性化治疗提供依据[29]。这种整合能力使得AI能够根据患者的具体病理特征和生物标志物制定个性化的治疗方案，从而提高治疗效果和减少副作用[30]。

在未来的发展方向上，AI与个性化医疗的结合将进一步深化。AI技术的进步将推动精准医学的发展，特别是在肿瘤异质性管理方面[28]。通过实时分析患者的多组学数据，AI可以为每位患者提供量身定制的治疗方案，最大程度地提高治疗效果[7]。然而，这一进程也面临着数据隐私、模型可解释性和算法偏见等挑战，这些问题需要在未来的研究中得到解决[31]。

总的来说，AI在癌症诊断和个性化医疗中的应用正在快速演进，其潜力巨大，但仍需克服诸多挑战，以实现更为广泛和有效的临床应用。

5.2 多模态数据整合的潜力

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用正逐渐展现出其巨大的潜力，尤其是在多模态数据整合方面。多模态数据整合指的是将来自不同来源的数据（如基因组学、影像学、临床数据等）结合起来，以提供更全面的患者信息和更精准的诊断支持。AI技术，特别是机器学习和深度学习，能够有效处理这些复杂的数据结构，从而为癌症的早期检测、预后评估和个性化治疗提供支持。

AI在癌症诊断中的应用包括对组织切片图像的自动分析、突变检测、预后预测等。例如，AI可以帮助分类肿瘤类型，识别病理图像中的关键特征，从而提高诊断的准确性[7]。在多模态数据整合的框架下，AI技术能够融合放射学、组织学和基因组学等多种数据，为精准治疗的患者分层提供重要指导[32]。这种集成方法使得基于常规临床放射学扫描或组织全切片图像预测基因突变成为可能，从而克服了传统检测方法的高成本和耗时问题[32]。

未来的发展方向主要集中在以下几个方面：首先，AI的可解释性将是一个重要的研究领域，尤其是在临床应用中，医生需要理解AI模型的决策过程，以增强其信任度[7]。其次，AI与病理学家的协作将是实现实时诊断和提升诊断效率的关键，这要求在技术开发过程中加强人机协作[7]。最后，随着多模态AI技术的不断发展，能够整合影像、病理和临床表型数据的智能系统将有助于改善癌症患者的管理，推动精准医学的进步[33]。

然而，尽管AI在癌症诊断中展现出巨大潜力，仍然面临许多挑战，如数据隐私问题、模型的可解释性和满足监管标准的需求[7]。未来的研究将需要解决这些问题，以实现AI在癌症诊断中的广泛应用和有效性。通过不断探索和发展多模态数据整合策略，AI有望在精准肿瘤学中发挥更为重要的作用，为患者提供更高效、个性化的治疗方案[32][34]。

5.3 未来研究的重点领域

人工智能（AI）在癌症诊断中的应用正迅速发展，具有显著的潜力和影响。AI通过多种方式协助癌症诊断，尤其是在早期检测、图像分析和个性化治疗方案制定等方面。具体而言，AI利用深度学习和机器学习等技术，能够处理和分析大规模的多维数据，包括结构化和非结构化数据，从而提高诊断的准确性和效率。

AI在癌症诊断中的主要应用包括：

1. 计算机辅助诊断（CAD）：AI技术能够在医学影像（如CT、MRI、PET等）中自动识别和分类肿瘤。这种技术不仅提高了肿瘤检测的速度和准确性，还能减轻医生的工作负担，使他们能够更专注于复杂病例的处理[4]。

2. 数据整合与分析：AI可以整合来自不同来源的数据（如基因组数据、临床数据和影像数据），通过深度学习模型进行综合分析，帮助医生更全面地了解患者的病情。这种多模态数据融合的能力在个性化治疗方案的制定中尤为重要[1]。

3. 预测和预后评估：AI能够通过分析历史数据，预测患者的疾病进展和治疗反应，从而帮助医生制定更为精准的治疗方案。这种预测能力依赖于强大的数据挖掘和模式识别能力，使得AI在肿瘤分类和分期方面表现出色[4]。

未来的研究方向和重点领域包括：

1. 临床应用的验证和推广：尽管AI在实验室环境中表现良好，但在临床实践中的应用仍面临诸多挑战。未来的研究需要关注如何克服数据隐私、算法偏见和临床验证等问题，以确保AI技术能够安全、有效地应用于癌症诊断[3]。

2. 实时诊断和解释性AI：未来的研究将重点发展能够提供实时反馈的AI系统，以及能够解释其决策过程的AI模型。这将有助于提高医生对AI建议的信任度，从而更好地将AI技术融入临床决策中[7]。

3. 跨学科合作与技术整合：AI在癌症诊断中的成功应用需要多学科团队的协作，包括数据科学家、临床医生和病理学家等。未来的研究将促进不同领域之间的合作，以实现更高效的AI工具开发和应用[27]。

综上所述，AI在癌症诊断中的应用展现出巨大的潜力，未来的研究将继续聚焦于技术的优化、临床应用的推广及跨学科合作，以推动癌症诊断和治疗的进步。

6 总结

本报告总结了人工智能（AI）在癌症诊断中的应用现状及其面临的挑战。AI技术通过深度学习和机器学习等算法，显著提高了癌症的早期检测和诊断准确性，尤其在乳腺癌、肺癌等常见癌症的影像学分析和病理学研究中表现出色。尽管AI在癌症诊断中展现出巨大的潜力，但仍需面对数据隐私、模型可解释性及伦理问题等挑战。未来的研究应集中在提升AI模型的临床适用性、加强人机协作以及推动多模态数据整合，以实现更为精准的个性化医疗。此外，临床验证和推广AI技术的有效性也将是未来研究的重要方向。整体而言，AI在癌症诊断中的应用将不断推动精准医学的发展，改善患者的预后。

参考文献

• [1] Junhao Wang;Guan Liu;Cheng Zhou;Xinyuan Cui;Wei Wang;Jiulin Wang;Yixin Huang;Jinlei Jiang;Zhitao Wang;Zengyi Tang;Amin Zhang;Daxiang Cui. Application of artificial intelligence in cancer diagnosis and tumor nanomedicine.. Nanoscale(IF=5.1). 2024. PMID:39021117. DOI: 10.1039/d4nr01832j.
• [2] Akanksha Vyas;Krishan Kumar;Ayushi Sharma;Damini Verma;Dhiraj Bhatia;Nitin Wahi;Amit K Yadav. Advancing the frontier of artificial intelligence on emerging technologies to redefine cancer diagnosis and care.. Computers in biology and medicine(IF=6.3). 2025. PMID:40228444. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2025.110178.
• [3] Man Wang;Wenguang Chang;Yuan Zhang. Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Cancers: Potentials and Challenges.. MedComm(IF=10.7). 2025. PMID:41200279. DOI: 10.1002/mco2.70460.
• [4] Ashutosh Tiwari;Soumya Mishra;Tsung-Rong Kuo. Current AI technologies in cancer diagnostics and treatment.. Molecular cancer(IF=33.9). 2025. PMID:40457408. DOI: 10.1186/s12943-025-02369-9.
• [5] Muhammad Sufyan;Zeeshan Shokat;Usman Ali Ashfaq. Artificial intelligence in cancer diagnosis and therapy: Current status and future perspective.. Computers in biology and medicine(IF=6.3). 2023. PMID:37688994. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2023.107356.
• [6] Yang Deng;Hang-Yu Qin;Yan-Yan Zhou;Hong-Hong Liu;Yong Jiang;Jian-Ping Liu;Ji Bao. Artificial intelligence applications in pathological diagnosis of gastric cancer.. Heliyon(IF=3.6). 2022. PMID:36619448. DOI: 10.1016/j.heliyon.2022.e12431.
• [7] Jiule Wang;Teng Wang;Rui Han;Dongmei Shi;Biao Chen. Artificial intelligence in cancer pathology: Applications, challenges, and future directions.. CytoJournal(IF=3.1). 2025. PMID:40469709. DOI: 10.25259/Cytojournal_272_2024.
• [8] Mohammed S Alshuhri;Sada Ghalib Al-Musawi;Ameen Abdulhasan Al-Alwany;Herlina Uinarni;Irodakhon Rasulova;Paul Rodrigues;Adnan Taan Alkhafaji;Asim Muhammed Alshanberi;Ahmed Hussien Alawadi;Ali Hashim Abbas. Artificial intelligence in cancer diagnosis: Opportunities and challenges.. Pathology, research and practice(IF=3.2). 2024. PMID:38118214. DOI: 10.1016/j.prp.2023.154996.
• [9] Muhammad Javed Iqbal;Zeeshan Javed;Haleema Sadia;Ijaz A Qureshi;Asma Irshad;Rais Ahmed;Kausar Malik;Shahid Raza;Asif Abbas;Raffaele Pezzani;Javad Sharifi-Rad. Clinical applications of artificial intelligence and machine learning in cancer diagnosis: looking into the future.. Cancer cell international(IF=6.0). 2021. PMID:34020642. DOI: 10.1186/s12935-021-01981-1.
• [10] Yizhou Chen;Xiaoliang Shao;Kuangyu Shi;Axel Rominger;Federico Caobelli. AI in Breast Cancer Imaging: An Update and Future Trends.. Seminars in nuclear medicine(IF=5.9). 2025. PMID:40011118. DOI: 10.1053/j.semnuclmed.2025.01.008.
• [11] Ying'e Gao;Jingjing Lin;Yuzhuo Zhou;Rongjin Lin. The application of traditional machine learning and deep learning techniques in mammography: a review.. Frontiers in oncology(IF=3.3). 2023. PMID:37637035. DOI: 10.3389/fonc.2023.1213045.
• [12] Wenjing Li;Sijing Ye;Zimeng Jin;Lin Chen;Yuqing Chao;Guikang Wei;Qinyi Huang;Huakang Tu;Qinchuan Wang. Artificial Intelligence in digital pathology of breast cancer, new era of practice?. International journal of surgery (London, England)(IF=10.1). 2025. PMID:40696940. DOI: 10.1097/JS9.0000000000002953.
• [13] Jiadong Zhang;Jiaojiao Wu;Xiang Sean Zhou;Feng Shi;Dinggang Shen. Recent advancements in artificial intelligence for breast cancer: Image augmentation, segmentation, diagnosis, and prognosis approaches.. Seminars in cancer biology(IF=15.7). 2023. PMID:37704183. DOI: 10.1016/j.semcancer.2023.09.001.
• [14] Petar Uchikov;Usman Khalid;Granit Harris Dedaj-Salad;Dibya Ghale;Harney Rajadurai;Maria Kraeva;Krasimir Kraev;Bozhidar Hristov;Mladen Doykov;Vanya Mitova;Maria Bozhkova;Stoyan Markov;Pavel Stanchev. Artificial Intelligence in Breast Cancer Diagnosis and Treatment: Advances in Imaging, Pathology, and Personalized Care.. Life (Basel, Switzerland)(IF=3.4). 2024. PMID:39598249. DOI: 10.3390/life14111451.
• [15] Sahar Rezaei;Zeinab Hamedani;Kousar Ahmadi;Parna Ghannadikhosh;Alireza Motamedi;Maedeh Athari;Hengameh Yousefi;Amir Hossein Rajabi;Alireza Abbasi;Hossein Arabi. Role of machine learning in molecular pathology for breast cancer: A review on gene expression profiling and RNA sequencing application.. Critical reviews in oncology/hematology(IF=5.6). 2025. PMID:40419230. DOI: 10.1016/j.critrevonc.2025.104780.
• [16] Zainab Gandhi;Priyatham Gurram;Birendra Amgai;Sai Prasanna Lekkala;Alifya Lokhandwala;Suvidha Manne;Adil Mohammed;Hiren Koshiya;Nakeya Dewaswala;Rupak Desai;Huzaifa Bhopalwala;Shyam Ganti;Salim Surani. Artificial Intelligence and Lung Cancer: Impact on Improving Patient Outcomes.. Cancers(IF=4.4). 2023. PMID:37958411. DOI: 10.3390/cancers15215236.
• [17] Joel Silos-Sánchez;Jorge A Ruiz-Vanoye;Francisco R Trejo-Macotela;Marco A Márquez-Vera;Ocotlán Diaz-Parra;Josué R Martínez-Mireles;Miguel A Ruiz-Jaimes;Marco A Vera-Jiménez. Early Lung Cancer Detection via AI-Enhanced CT Image Processing Software.. Diagnostics (Basel, Switzerland)(IF=3.3). 2025. PMID:41225985. DOI: 10.3390/diagnostics15212691.
• [18] Michaela Cellina;Laura Maria Cacioppa;Maurizio Cè;Vittoria Chiarpenello;Marco Costa;Zakaria Vincenzo;Daniele Pais;Maria Vittoria Bausano;Nicolò Rossini;Alessandra Bruno;Chiara Floridi. Artificial Intelligence in Lung Cancer Screening: The Future Is Now.. Cancers(IF=4.4). 2023. PMID:37686619. DOI: 10.3390/cancers15174344.
• [19] Hwa-Yen Chiu;Heng-Sheng Chao;Yuh-Min Chen. Application of Artificial Intelligence in Lung Cancer.. Cancers(IF=4.4). 2022. PMID:35326521. DOI: 10.3390/cancers14061370.
• [20] Athanasia Mitsala;Christos Tsalikidis;Michail Pitiakoudis;Constantinos Simopoulos;Alexandra K Tsaroucha. Artificial Intelligence in Colorectal Cancer Screening, Diagnosis and Treatment. A New Era.. Current oncology (Toronto, Ont.)(IF=3.4). 2021. PMID:33922402. DOI: 10.3390/curroncol28030149.
• [21] Shigao Huang;Jie Yang;Simon Fong;Qi Zhao. Artificial intelligence in cancer diagnosis and prognosis: Opportunities and challenges.. Cancer letters(IF=10.1). 2020. PMID:31830558. DOI: 10.1016/j.canlet.2019.12.007.
• [22] María García-Pola;Eduardo Pons-Fuster;Carlota Suárez-Fernández;Juan Seoane-Romero;Amparo Romero-Méndez;Pia López-Jornet. Role of Artificial Intelligence in the Early Diagnosis of Oral Cancer. A Scoping Review.. Cancers(IF=4.4). 2021. PMID:34572831. DOI: 10.3390/cancers13184600.
• [23] Olivier Elemento;Christina Leslie;Johan Lundin;Georgia Tourassi. Artificial intelligence in cancer research, diagnosis and therapy.. Nature reviews. Cancer(IF=66.8). 2021. PMID:34535775. DOI: 10.1038/s41568-021-00399-1.
• [24] Benjamin Hunter;Sumeet Hindocha;Richard W Lee. The Role of Artificial Intelligence in Early Cancer Diagnosis.. Cancers(IF=4.4). 2022. PMID:35326674. DOI: 10.3390/cancers14061524.
• [25] Likhitha Kolla;Ravi B Parikh. Uses and limitations of artificial intelligence for oncology.. Cancer(IF=5.1). 2024. PMID:38554271. DOI: 10.1002/cncr.35307.
• [26] Amalie Dahl Haue;Jessica Xin Hjaltelin;Peter Christoffer Holm;Davide Placido;S Ren Brunak. Artificial intelligence-aided data mining of medical records for cancer detection and screening.. The Lancet. Oncology(IF=35.9). 2024. PMID:39637906. DOI: 10.1016/S1470-2045(24)00277-8.
• [27] A Marra;S Morganti;F Pareja;G Campanella;F Bibeau;T Fuchs;M Loda;A Parwani;A Scarpa;J S Reis-Filho;G Curigliano;C Marchiò;J N Kather. Artificial intelligence entering the pathology arena in oncology: current applications and future perspectives.. Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology(IF=65.4). 2025. PMID:40307127. DOI: 10.1016/j.annonc.2025.03.006.
• [28] Hasan Hashem;Iyad Sultan. Revolutionizing precision oncology: the role of artificial intelligence in personalized pediatric cancer care.. Frontiers in medicine(IF=3.0). 2025. PMID:40458648. DOI: 10.3389/fmed.2025.1555893.
• [29] Ling Huang;Xuewei Wu;Jingjing You;Zhe Jin;Wenle He;Jie Sun;Hui Shen;Xin Liu;Xin Yue;Wenli Cai;Shuixing Zhang;Bin Zhang. Artificial Intelligence Can Predict Personalized Immunotherapy Outcomes in Cancer.. Cancer immunology research(IF=8.2). 2025. PMID:40499001. DOI: 10.1158/2326-6066.CIR-24-1270.
• [30] Fan Sun;Li Zhang;Zhongsheng Tong. Application progress of artificial intelligence in tumor diagnosis and treatment.. Frontiers in artificial intelligence(IF=4.7). 2024. PMID:39845097. DOI: 10.3389/frai.2024.1487207.
• [31] Irbaz Bin Riaz;Muhammad Ali Khan;Travis J Osterman. Artificial intelligence across the cancer care continuum.. Cancer(IF=5.1). 2025. PMID:40810209. DOI: 10.1002/cncr.70050.
• [32] Jun Shao;Jiechao Ma;Qin Zhang;Weimin Li;Chengdi Wang. Predicting gene mutation status via artificial intelligence technologies based on multimodal integration (MMI) to advance precision oncology.. Seminars in cancer biology(IF=15.7). 2023. PMID:36801447. DOI: 10.1016/j.semcancer.2023.02.006.
• [33] Yi-Mao Wu;Fei-Yang Tang;Zi-Xin Qi. Multimodal artificial intelligence technology in the precision diagnosis and treatment of gastroenterology and hepatology: Innovative applications and challenges.. World journal of gastroenterology(IF=5.4). 2025. PMID:41112005. DOI: 10.3748/wjg.v31.i38.109802.
• [34] Baoyi Zhang;Zhuoya Wan;Yige Luo;Xi Zhao;Josue Samayoa;Weilong Zhao;Si Wu. Multimodal integration strategies for clinical application in oncology.. Frontiers in pharmacology(IF=4.8). 2025. PMID:40910005. DOI: 10.3389/fphar.2025.1609079.

麦伴智能科研服务

轻松定制专业报告

在麦伴科研 (maltsci.com) 搜索更多文献

人工智能 · 癌症诊断 · 深度学习 · 个性化医疗 · 数据隐私

---

© 2025 MaltSci 麦伴科研