摘要癌症是类具有多层面生物学异质性的复杂疾病。高通量技术的发展催生了癌症研究中大规模、高维度数据集迫切需要高效计算技术实现可靠数据分析。现有分析方法难以满足这一需求凸显了人工智能AI与机器学习ML的应用潜力。本综述提出了套覆盖癌症研究全流程的AI/ML应用框架涵盖临床前研究、临床决策支持与真实世界落地全环节重点阐述核心技术、数据整合方案及落地挑战。本文系统梳理了多组学融合架构、正则化机器学习、批次效应协调、可解释人工智能与联邦学习等技术同时探讨转化落地的核心障碍包括算法偏倚、协变量漂移以及印度、美国、欧盟地监管框架的不同步问题。本叙事框架以决策曲线分析作为临床效用评价基准提出要在精准肿瘤学、癌症早诊及患者预后改善方面取得实质性进展不仅需要模型具备良好的预测精度更需要AI系统经过外部验证、具备人群代表性、符合监管要求能够在真实世界肿瘤诊疗中持续发挥价值。komalkumarjssuni.edu.in#人工智能 #机器学习 #精准肿瘤学 #癌症研究 #临床决策支持 #多组学整合 #大数据全球癌症负担与数据概况全球癌症负担趋势、差异与未来预测表1癌症大数据整合、分析与临床转化的主要挑战及应对策略AI驱动的多组学方法在癌症治疗中的应用AI驱动的个体化癌症医学研究方法图1精准肿瘤学的AI/ML整合框架来自医学影像、基因组学与多组学、数字病理及机器学习平台的多模态数据集通过中心化分析层进行整合以实现数据协调与知识挖掘。该框架可用于生物标志物识别、患者分层、治疗反应预测及临床决策支持最终推动癌症个体化管理与精准肿瘤学诊疗效果的提升。图源https://www.canva.com/graphs/癌症诊疗的端到端AI/ML解决方案流程图2转化肿瘤学的端到端AI/ML工作流程该流程展示了AI/ML落地的连续阶段涵盖多模态数据采集、安全的数据整合与治理、数据预处理与协调、特征提取与表示学习、模型开发与优化、临床部署及真实世界性能监测。持续的反馈与重校准可实现模型的迭代优化保障精准肿瘤学应用的稳健性、可解释性与临床适用性。支撑该流程的AI/ML技术图3肿瘤临床试验中AI/ML应用的临床分布饼图展示了397项基于AI/ML的肿瘤临床试验按应用领域与主要癌种的分布情况。诊断系统与纵向监测是占比最高的应用方向乳腺/妇科肿瘤、消化系统肿瘤与胸部肿瘤是研究最多的疾病类别体现了AI/ML在精准肿瘤学中日益广泛的应用。图源https://www.canva.com/graphs/差距从算法开发到临床落地图4ClinicalTrials.gov注册的AI辅助肿瘤临床试验分布按应用领域、癌种与地理位置分层(A) 临床领域分布诊断生物标志物约54%、非诊断生物标志物约28.6%、治疗决策支持约12%、支持治疗约4%及其他应用。(B) 癌种分布结肠癌约22.7%、肺癌约9%、头颈部肿瘤约8%、乳腺癌约7.8%、皮肤癌约6.3%、前列腺癌约6.3%、食管与胃癌约6.3%、肝癌约5%、宫颈癌约3.5%、膀胱癌约3.3%。(C) 注册人工智能辅助肿瘤试验数量排名前10的国家评估AI工具在癌症管理中的应用。转载自Goda RY, Abdel-Aziz AK. 「AI在精准肿瘤学中的应用最新综述」. 转化医学杂志, 2025, 23:1397. doi:10.1186/s12967-025-07308-2遵循知识共享署名4.0国际许可协议CC BY 4.0。印度本土化落地转化挑战与本土化机遇表2美国FDA、欧盟EU与印度CDSCO肿瘤领域自适应AI监管框架对比详细总结思维导图mindmap脑图美/欧盟/印度肿瘤AI监管体系对比3大多组学融合架构优劣对比参考J Transl Med. 2026 Jun 27. doi: 10.1186/s12967-026-08503-5.Navigating AI and machine learning in cancer research: an end-to-end translational framework260627AI_ML_Cancer.pdf注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。