精确诊断是非小细胞肺癌有效治疗的前提。人工智能在影像学诊断和病理学分型两大核心环节正发挥着日益重要的作用。

在胸部放射学中，人工智能旨在提高筛查和诊断评估的灵敏度、特异性及工作流效率。

在非小细胞肺癌的影像诊断领域，人工智能正逐步实现从结节识别到风险评估、从肿瘤分割到治疗规划的全流程辅助。基于深度学习卷积神经网络的系统可自动检测肺结节，分析其特征并进行恶性风险量化评估，从而优化影像判读流程，减少人为差异并缓解临床阅片压力^[5-6]。此外，人工智能在肿瘤及其周围危及器官的精准勾画、纵隔淋巴结分期、隐匿转移灶识别以及脑转移监测等方面均展现出重要的应用价值^[7-8]。

方法学层面，影像组学通过提取人工设计的特征来关联肿瘤表型及分子状态，但其结果易受扫描参数异质性影响^[9-10]。相比之下，深度学习可直接从图像数据中学习更具判别力的特征，在经多中心标准化数据训练后常表现出更优性能，但其仍需通过严格的外部验证与临床决策分析以证明实际效用^[11-12]。

当前人工智能在临床转化中的重要挑战在于“域偏移”，即模型在不同设备、机构或扫描协议下表现不稳定。为此，需采用多中心数据训练、物理感知的数据标准化、不确定性引导的预测质量控制及自适应优化等策略，提升模型的泛化与适应能力。尽管已有辅助诊断工具获得监管批准并集成至临床工作流^[13-15]，但其决策可解释性仍需加强，通过稳定性验证与合理性检验等方法增强结果可信度，方能真正建立临床信任。

数字病理正成为人工智能赋能非小细胞肺癌精准诊断的另一重要领域。

基于苏木精-伊红（H&E）染色的全切片图像（WSI），人工智能在区分腺癌、鳞癌等亚型方面已展现出与资深病理医生相当的诊断水平^[16]。“分子虚拟染色”技术可直接从常规病理切片中预测关键分子改变，具有重要的临床转化潜力。然而，该类研究仍普遍面临外部验证不足、结果易受染色与制片差异影响等问题^[17-18]。未来需通过标准化流程与严格质控，以提升人工智能病理模型的可靠性及临床接受度。

精准的预后评估是个体化治疗决策的重要依据。通过整合多组学数据与纵向临床信息，人工智能有望提升非小细胞肺癌生存预测的准确性。

在非小细胞肺癌的预后预测中，人工智能通过整合基因组、转录组、影像病理等多模态数据，可构建更全面反映肿瘤生物学特征的综合风险模型[19-20]。此类模型支持动态风险更新，有望实现对患者预后的实时监测与治疗调整。然而，当前研究在外部验证、校准分析及对竞争风险的处理等方面仍存在不足^[21]。未来需推动研究预注册、跨中心验证与多维结果报告，并加强数据与代码的公开，以确保人工智能预测模型的临床可靠性与可重复性。

人工智能正逐步从技术验证走向临床实践，成为具有实际影响力的治疗辅助工具。

• 放疗：人工智能可优化放疗方案设计并预测治疗反应与毒性。影像组学模型可用于预测放疗后局部复发风险^[22]。整合剂量分布、影像特征与临床信息的深度学习模型，能较准确预测≥2级放射性肺炎的发生风险，有助于筛选高危患者并指导个体化监测或方案调整^[4]。

• 化疗：人工智能被应用于探索与铂类化疗敏感性相关的预测标志物，包括基因组特征、影像组学表现及血清生物标志物等^[23]。

• 靶向治疗：针对表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂和间变性淋巴瘤激酶酪氨酸激酶抑制剂(ALK-TKI)，人工智能模型致力于预测药物疗效持续时间，并早期识别易发生快速进展的高风险患者，为初始联合治疗方案的选择提供参考^[24]。在ALK阳性患者中，人工智能也在探索对不同ALK抑制剂敏感性的预测方法^[25-26]。

• 免疫治疗：人工智能通过整合病理学和影像学等多模态信息，提升了免疫检查点抑制剂反应的预测能力。CT影像组学特征有助于鉴别超进展与持久临床获益^[27]。此外，整合影像、细胞程序性死亡-配体1（PD-L1）及循环肿瘤脱氧核糖核酸（ctDNA）的多模态模型在预测免疫治疗一年生存率方面优于单一指标^[19]。

人工智能有望加速非小细胞肺癌新药的早期研发。

• 新药发现：借助深度生成模型与结构感知计算，人工智能可用于针对已知耐药突变设计新一代抑制剂，缩短先导化合物的发现周期^[28]。

• 药物重定位：通过挖掘已有药理学数据库，机器学习能够预测已上市药物与非小细胞肺癌新靶点之间的潜在作用或协同效应，为老药新用提供线索，并推动相关临床研究^[29]。

• 个体化用药预测：基于大规模细胞系筛选数据，人工智能可建立基因组特征与药物敏感性之间的关联模型，为临床用药选择提供参考，尤其有助于罕见分子亚型患者的治疗方案优化^[30]。

然而，基于存在方法学方面的若干局限性，人工智能在该领域的未来应用仍面临诸多挑战。

在人工智能迈向非小细胞肺癌临床应用的进程中，仍存在若干关键瓶颈。数据层面，影像与病理流程的差异导致批次效应，标注不一致与少数亚型数据不足进一步影响模型可靠性与公平性，亟待建立标准化的数据治理体系并扩大多中心协作^[31]。模型层面，当前可解释性方法的临床信效度尚未充分验证，需发展结构透明、可临床溯源的模型，并建立基于不确定度评估的专家复审流程^[32]。在临床转化路径上，应遵循从技术验证、多中心验证到前瞻性研究的分阶段框架，全程贯彻以临床效用为核心的评估标准，并推动符合国内外监管要求的系统化部署与全周期管理^[33-35]。

未来人工智能在非小细胞肺癌中的发展应致力于构建以临床价值为导向、安全可信、广泛可及的整合式系统。其核心方向包括：

• 走向深度多模态融合与机制感知建模：发展基于大规模多模态医学数据训练的基础模型，并通过高效微调技术适配非小细胞肺癌特定任务，实现诊断、预后与治疗决策的统一支持^[4]。融合纵向数据与“数字孪生”模拟，实现风险的动态评估与治疗反应的模拟推演^[36]。引入生物学机制与因果推断约束，提升模型的可解释性及个体化疗效预测的可靠性。

  
  

• 构建以临床医生为中心的可信人工智能：需在开发全程紧密融合临床专家经验，确保人工智能输出符合诊疗逻辑与工作习惯，并降低使用者的认知负担，并提供可交互、可调节的决策支持工具，并将人工智能素养教育纳入临床培训体系^[37]。

• 推动标准化建设与公平可及：依托国际标准，实现系统互操作与结果可复现^[38-39]。必须通过在模型开发与验证中主动纳入多样化的群体与机构数据，并进行系统的公平性审计，以保障不同人群的受益公平^[12]。

参考文献：

材料编码：CN-20260116-00003

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