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人工智能在结直肠癌肝转移全周期诊疗中的研究进展与挑战
林艳虹, 深圳大学医学部生物医学工程学院 广东省深圳市 518055
林艳虹, 硕士研究生, 主要研究结直肠癌肝转移的人工智能辅助诊疗.
武佳文, 巩鹏, 深圳大学总医院普外科 广东省深圳市 518055
基金项目: 四大慢病防治研究国家科技重大专项资助项目 , No. 2025ZD0545100 ; 和No. 2025ZD0545102 ; 深圳大学医工交叉研究基金重点项目 , No. 2023YG019 ; 2025年深圳大学医院管理委员会医教协同高质量创新发展研究项目 , No. YJXT20250202 .
作者贡献分布: 文献收集、初稿撰写、最终定稿由林艳虹; 论文修改、完善由武佳文; 定题及文章审阅由巩鹏完成.
通讯作者: 巩鹏, 博士, 教授, 主任医师, 518055, 广东省深圳市西丽大学城学苑大道1098号, 深圳大学总医院普外科. gongpengdalian@163.com
收稿日期: 2026-06-25
修回日期: 2026-08-02
接受日期: 2026-08-18
在线出版日期: 2026-10-28
修回日期: 2026-08-02
接受日期: 2026-08-18
在线出版日期: 2026-10-28
Abstract
结直肠癌肝转移(colorectal cancer liver metastases, CRLM)具有显著的瘤内、瘤间及时空异质性, 传统评估难以满足精准诊疗需求. 人工智能(artificial intelligence, AI)可从影像、病理和多组学数据中提取特征, 为CRLM全周期管理提供新的辅助工具. 本文回顾2021-2026年AI在CRLM风险预测、病灶识别、预后分层、微环境解析及疗效预测方面的全周期应用进展. 现有研究显示, AI在风险评估与临床决策支持方面具有潜力, 但在泛化性、可解释性和临床整合方面仍有待提升. 本文通过梳理该领域的技术突破与现存挑战, 旨在为后续的转化医学研究提供参考.
Keywords: 结直肠癌肝转移; 人工智能; 影像组学; 数字病理学; 空间多组学; 免疫治疗应答
核心提要: 结直肠癌肝转移具有显著异质性, 传统评估受限. 人工智能通过整合多模态信息, 辅助结直肠癌肝转移风险评估、预后判断和疗效预测. 未来多模态人工智能仍需提升泛化性和可解释性, 并验证其能否真正改善风险分层与临床决策.