基于人工智能识别非小细胞肺癌生物标志物

摘要

非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)占肺癌的80%～85%，具有早期诊断率低、预后差及传统治疗手段疗效有限等特点。生物标志物在NSCLC的精准诊疗中至关重要，但传统病理诊断面临主观评分差异及技术瓶颈。人工智能(artificial intelligence,AI)通过深度学习技术重构了生物标志物检测范式：基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法可高效解析病理图像局部特征，弱监督学习策略缓解了全切片图像(whole slide imaging,WSI)的标注难题，Transformer模型通过全局上下文建模提升了多模态数据的整合能力。当前AI技术仍面临数据标准化不足、模型可解释性差及多中心验证缺乏等挑战。未来研究需聚焦混合架构开发、多模态整合及时序动态建模，推动基层医疗普及，助力构建“精准医疗”框架下的“实时监测-动态决策-精准干预”个体化治疗体系。

关键词

非小细胞肺癌 / 人工智能 / 精准医疗 / 生物标志物 / 卷积神经网络