在理解肿瘤进展的分子和细胞机制方面已经取得了显著进展，但仍面临挑战。传统的成像技术如MRI、CT和乳腺X线摄影由于需要专业人员的校正而耗时。与癌症相关的基因变化可以作为诊断、预后和预测的生物标志物，但其临床应用受到转移、治疗反应和耐药性的变异的阻碍。新的治疗策略虽然有效，但由于癌症异质性而面临问题。人工智能（AI）为这些挑战提供了解决方案，在药物开发、癌症预测、诊断和下一代测序数据分析中具有广泛的应用。AI算法可以识别用于早期癌症检测和靶向治疗的基因突变或特征。然而，开发和实施准确的AI模型在临床环境中具有挑战性，因为数据异质性、偏差和隐私问题。尽管如此，AI已经展示了改进临床决策的能力。
人工智能是一系列方法和技术的集合，在癌症研究中变得越来越重要。本文详细介绍了各种AI方法及其优缺点，回顾了过去十年这些方法的使用情况，并提供了将AI模型纳入临床环境的指南，以及预训练语言模型在个性化癌症护理策略中的潜力。讨论的方法包括机器学习（ML），涵盖无监督和有监督学习。有监督学习包括回归和分类，在癌症研究中广泛应用。传统的ML模型如贝叶斯网络、支持向量机和随机森林不断整合数据以产生结果。深度学习是ML的一个子集，使用多个隐藏层来识别数据中的复杂模式。自然语言处理（NLP）是另一种AI算法，针对叙述性文本提取有用信息以辅助决策。
癌症研究中的AI模型利用来自各种来源的多组学和临床信息，分类是最常见的任务。这些模型通过接收者操作特性分析进行验证和评估，计算曲线下面积（AUC）、敏感性、特异性和精确度。AI方法已开发用于处理大量数据，需要增加云计算和存储能力。本文还讨论了AI在药物开发中的应用，其中模型使用多组学数据预测药物反应。此外，AI已被用于从电子健康记录中提取信息，解决了分析杂乱数据的挑战。
尽管取得了进展，AI在癌症研究中的应用仍存在局限性。选择合适的算法复杂且取决于数据类型和复杂性。将AI集成到临床环境中需要详细的应⽤解释和算法透明度。监控AI工具的质量以确保稳健性能至关重要。本文强调了进一步提高透明度和提供软件审查、成本效益、数据集再训练和使用AI系统所需条件的指导的必要性。
总之，AI对癌症研究产生了重大影响，解决挑战和验证AI生成的结果可以引领未来肿瘤学研究的方向。本文概述了AI方法在癌症相关应用中的进展，以及可解释AI、个性化医疗和非侵入性AI工具在早期癌症检测中的潜力。随着AI的不断发展，它在革命化癌症检测和改善患者预后方面具有巨大潜力。
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