综述：人工智能在口腔和口咽癌诊断及组织病理学评估中的发展前景

《Head and Neck Pathology》：Evolving Landscape for Artificial Intelligence in the Diagnosis and Histopathologic Assessment of Oral and Oropharyngeal Cancer

　　

摘要

目的

对于口腔癌（OCC）和口咽癌（OPC）患者而言，从初次诊断到开始治疗之间的时间对治疗结果有着显著影响。本文探讨了当前及新兴的人工智能（AI）技术在加速OCC/OPC诊断方面的应用，特别关注这些技术如何在实际临床中产生影响。

方法

我们对当前及新兴的与OCC/OPC诊断相关的人工智能应用进行了系统的综述。将这些AI工具应用于诊断工作流程的三个关键环节：（1）患者与医生之间的接触；（2）对恶性潜能的临床评估及是否需要活检的决策；（3）组织病理学评估及治疗需求的确定。针对每个环节，我们评估了AI在提高诊疗及时性和一致性方面的潜在作用，同时也分析了实际应用中的限制因素，如数据需求以及与临床医生判断的结合问题。

结果

AI技术已应用于OCC/OPC诊断的多个阶段，包括基于临床和人口统计数据的危险分层、利用计算机辅助分析临床照片以检测病变，以及用于评估病变异型性和恶性的数字病理学工具。合理运用这些技术可能有助于更早识别高风险患者、促进适当的转诊和活检，并帮助在不同医疗机构间标准化组织病理学解读。然而，其广泛推广面临诸多挑战：大型、多样化且标注完善的数据集获取难度较大；成像和活检技术存在差异；模型在不同环境下的泛化能力尚不确定；此外，还需要生成透明、可解释的输出结果，以便临床医生能够可靠地将其应用于实际诊疗中。

结论

AI技术在提高OCC/OPC诊断的及时性、准确性和一致性方面具有巨大潜力，但它应被视为对临床医生专业能力的补充，而非替代。要充分发挥其作用，需要将其谨慎整合到现有工作流程中，在多种临床环境中持续验证其有效性，并关注数据质量和公平性问题，以减少而非加剧口腔癌诊疗中的不平等现象。