AI驅(qū)動(dòng)的腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分層與治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)演講人01AI驅(qū)動(dòng)的腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分層與治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)02###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值03###六、總結(jié)：AI重塑腫瘤精準(zhǔn)診療的范式革命目錄###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值在腫瘤臨床診療的十余年實(shí)踐中，我始終面臨一個(gè)核心矛盾：如何平衡“治療不足”與“過(guò)度治療”的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)腫瘤診療依賴(lài)TNM分期、病理類(lèi)型、分子標(biāo)志物等靜態(tài)指標(biāo)，這些工具雖奠定了規(guī)范化治療的基礎(chǔ)，卻難以捕捉腫瘤的異質(zhì)性和動(dòng)態(tài)演化特征。例如，早期乳腺癌患者中，約30%的淋巴結(jié)陰性患者會(huì)因隱匿性轉(zhuǎn)移復(fù)發(fā)，而部分晚期患者通過(guò)精準(zhǔn)治療可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期生存；又如，結(jié)直腸癌輔助化療中，僅15%-20%的高危患者能從強(qiáng)化化療中顯著獲益，多數(shù)患者卻承受了不必要的骨髓抑制、神經(jīng)毒性等副作用。這種“一刀切”的治療模式，本質(zhì)上是風(fēng)險(xiǎn)分層與治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度不足導(dǎo)致的。隨著多組學(xué)技術(shù)的發(fā)展（基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、影像組等），腫瘤診療數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“維度爆炸式增長(zhǎng)”——一份患者的全外顯子測(cè)序數(shù)據(jù)包含超3000萬(wàn)個(gè)變異位點(diǎn)，病理數(shù)字圖像分辨率可達(dá)0.25μm/像素，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法難以整合這些高維度、異構(gòu)性的數(shù)據(jù)。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值而人工智能（AI），尤其是深度學(xué)習(xí)算法，憑借其強(qiáng)大的非線(xiàn)性建模能力和特征提取優(yōu)勢(shì)，為破解這一困境提供了可能。AI不僅能從海量數(shù)據(jù)中挖掘傳統(tǒng)方法忽略的“微弱信號(hào)”，還能通過(guò)動(dòng)態(tài)建模實(shí)時(shí)追蹤腫瘤演化，實(shí)現(xiàn)從“靜態(tài)分層”到“動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)”的跨越。本文將從腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分層與治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)的臨床需求出發(fā)，系統(tǒng)闡述AI技術(shù)在其中的應(yīng)用機(jī)制、實(shí)踐路徑與未來(lái)挑戰(zhàn)，旨在為腫瘤精準(zhǔn)診療提供可落地的AI解決方案。###二、腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分層：從“粗放分類(lèi)”到“精細(xì)畫(huà)像”的AI賦能####（一）傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分層的局限性與AI的介入邏輯###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分層是治療決策的基石，其核心目標(biāo)是識(shí)別“復(fù)發(fā)高危人群”與“預(yù)后不良群體”。傳統(tǒng)分層工具（如乳腺癌的Adjuvant!Online、結(jié)直腸癌的MSI分型）主要基于臨床病理參數(shù)，存在三大局限：一是維度單一，僅納入少數(shù)離散變量（如腫瘤大小、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移數(shù)），忽略基因突變、腫瘤微環(huán)境等連續(xù)性生物標(biāo)志物；二是靜態(tài)評(píng)估，無(wú)法反映腫瘤在治療過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化（如新輔助化療后的殘留病灶活性）；三是群體泛化，缺乏對(duì)個(gè)體特異性因素（如免疫狀態(tài)、合并癥）的考量。AI介入風(fēng)險(xiǎn)分層的關(guān)鍵邏輯，是通過(guò)“多模態(tài)數(shù)據(jù)融合”與“端到端特征學(xué)習(xí)”，構(gòu)建更全面、動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像。例如，在肺癌中，AI可同時(shí)整合CT影像的紋理特征（如腫瘤邊緣毛刺、內(nèi)部壞死）、基因組的驅(qū)動(dòng)突變（EGFR、ALK）、轉(zhuǎn)錄組的免疫浸潤(rùn)分?jǐn)?shù)，以及臨床的吸煙史、肺功能指標(biāo)，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）輸出“個(gè)體化復(fù)發(fā)概率”。這種“多維度交叉驗(yàn)證”的模式，顯著提升了分層模型的區(qū)分度（C-index從傳統(tǒng)0.75提升至0.88）。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值####（二）AI在風(fēng)險(xiǎn)分層中的核心應(yīng)用場(chǎng)景#####1.早期腫瘤的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：從“臨床分期”到“生物學(xué)分期”早期腫瘤的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是AI應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域之一。以乳腺癌為例，傳統(tǒng)淋巴結(jié)陰性患者的輔助化療決策主要依據(jù)Ki-67、ER/PR狀態(tài)等有限指標(biāo)，而AI模型通過(guò)分析全切片病理圖像（WSI），可提取腫瘤細(xì)胞的異質(zhì)性特征（如細(xì)胞核大小變異、組織結(jié)構(gòu)紊亂度），結(jié)合基因表達(dá)譜（如OncotypeDX、MammaPrint的21/70基因signature），構(gòu)建“病理-基因”聯(lián)合預(yù)測(cè)模型。2022年《NatureMedicine》發(fā)表的Multi-OmicRiskScore（MORS）研究顯示，AI整合WSI圖像與RNA-seq數(shù)據(jù)后，早期乳腺癌的5年復(fù)發(fā)預(yù)測(cè)AUC達(dá)0.91，較傳統(tǒng)臨床病理模型提升18%。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值#####2.晚期腫瘤的預(yù)后分層：從“器官局限”到“全身狀態(tài)”晚期腫瘤的預(yù)后不僅取決于腫瘤負(fù)荷，更與患者的全身狀態(tài)（如免疫功能、營(yíng)養(yǎng)狀況）相關(guān)。AI可通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)從電子病歷（EMR）中提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如患者的體力評(píng)分、實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)變化），結(jié)合影像組學(xué)（Radiomics）特征預(yù)測(cè)免疫治療的響應(yīng)。例如，黑色素瘤抗PD-1治療的預(yù)后預(yù)測(cè)中，AI模型整合基線(xiàn)CT的腫瘤異質(zhì)性特征（如紋理熵）與外周血T細(xì)胞克隆多樣性指數(shù)，能識(shí)別出“假性進(jìn)展”患者（影像學(xué)暫時(shí)增大但實(shí)際有效），避免過(guò)早停藥。#####3.腫瘤微環(huán)境（TME）的動(dòng)態(tài)評(píng)估：從“單次活檢”到“時(shí)空演化”###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值腫瘤微環(huán)境的時(shí)空異質(zhì)性是導(dǎo)致治療抵抗的關(guān)鍵，而傳統(tǒng)活檢僅能獲取“時(shí)空片段”。AI通過(guò)多時(shí)點(diǎn)影像（如治療前后PET-CT、MRI）與液體活檢（ctDNA動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)）數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模，可實(shí)現(xiàn)對(duì)TME演化的實(shí)時(shí)追蹤。在肝癌研究中，AI模型通過(guò)分析增強(qiáng)MRI的動(dòng)脈期強(qiáng)化模式與ctDNA的突變豐度變化，能預(yù)測(cè)索拉非尼耐藥的發(fā)生（提前3-4個(gè)月預(yù)警），為提前更換治療方案提供依據(jù)。####（三）AI風(fēng)險(xiǎn)分層模型的構(gòu)建與驗(yàn)證#####1.數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：多模態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)控AI模型的性能取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量，需建立“標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管道”：-數(shù)據(jù)采集：通過(guò)醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)（LIS）、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）整合臨床數(shù)據(jù)，通過(guò)二代測(cè)序（NGS）平臺(tái)獲取多組學(xué)數(shù)據(jù)；###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值-數(shù)據(jù)標(biāo)注：由多學(xué)科團(tuán)隊(duì)（MDT）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注（如病理圖像的腫瘤區(qū)域勾畫(huà)、預(yù)后的金標(biāo)準(zhǔn)定義）；-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、配準(zhǔn)（如CT與MRI的融合）；對(duì)基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行變異注釋?zhuān)ㄈ鏏NNOVAR、VEP）；對(duì)臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值填充（如多重插補(bǔ)法）。#####2.算法選擇：從“傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)”到“深度學(xué)習(xí)”-傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)：如隨機(jī)森林（RF）、支持向量機(jī)（SVM），適用于小樣本數(shù)據(jù)，需人工設(shè)計(jì)特征（如影像組學(xué)特征、臨床風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分）；###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值-深度學(xué)習(xí)：如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN，用于圖像特征提?。?、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN，用于時(shí)序數(shù)據(jù)分析）、Transformer（用于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合），能實(shí)現(xiàn)“端到端”學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取高維特征。例如，在肺癌CT圖像分析中，3D-CNN可直接從原始體素中提取腫瘤的形態(tài)特征，較傳統(tǒng)手工特征（如腫瘤體積、密度）的預(yù)測(cè)性能提升12%。#####3.模型驗(yàn)證：從“內(nèi)部驗(yàn)證”到“外部泛化”AI模型需經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證流程：-內(nèi)部驗(yàn)證：采用交叉驗(yàn)證（如10折交叉驗(yàn)證）評(píng)估模型在訓(xùn)練集上的性能，避免過(guò)擬合；-外部驗(yàn)證：在獨(dú)立外部隊(duì)列（如不同醫(yī)院、不同種族人群）中測(cè)試泛化能力，例如TCGA（癌癥基因組圖譜）數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型，需在ICGC（國(guó)際癌癥基因組聯(lián)盟）數(shù)據(jù)集中驗(yàn)證；###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值-臨床實(shí)用性驗(yàn)證：通過(guò)決策曲線(xiàn)分析（DCA）評(píng)估模型對(duì)臨床凈收益的影響，例如在結(jié)直腸癌輔助化療決策中，AI模型較傳統(tǒng)模型使“不必要化療”的患者減少25%。###三、治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)：從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)體化決策”####（一）治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)的臨床意義與核心挑戰(zhàn)治療強(qiáng)度（如化療劑量、放療范圍、免疫治療聯(lián)合策略）的直接影響是“療效-毒性平衡”。強(qiáng)度過(guò)低可能導(dǎo)致治療失敗，強(qiáng)度過(guò)高則引發(fā)嚴(yán)重不良反應(yīng)（如化療所致的3-4級(jí)中性粒細(xì)胞減少、放療所致的放射性肺炎）。傳統(tǒng)治療強(qiáng)度主要基于體表面積（BSA）或標(biāo)準(zhǔn)劑量（如FOLFOX方案的奧沙利鉑85mg/m2），卻忽略了個(gè)體差異——相同的奧沙利鉑劑量，部分患者會(huì)出現(xiàn)不可逆的神經(jīng)毒性，而部分患者則因代謝差異導(dǎo)致血藥濃度不足。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值A(chǔ)I治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)的核心挑戰(zhàn)在于：需同時(shí)整合“腫瘤敏感性”（預(yù)測(cè)療效）與“宿主耐受性”（預(yù)測(cè)毒性）兩大維度，實(shí)現(xiàn)“量體裁衣”的治療方案設(shè)計(jì)。例如，在乳腺癌新輔助化療中，AI需預(yù)測(cè)“病理完全緩解（pCR）”概率（決定是否強(qiáng)化化療）和“心臟毒性”風(fēng)險(xiǎn)（決定是否調(diào)整蒽環(huán)類(lèi)藥物劑量）。####（二）AI在治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)路徑#####1.基于療效預(yù)測(cè)的強(qiáng)度優(yōu)化：從“標(biāo)準(zhǔn)方案”到“動(dòng)態(tài)調(diào)整”AI通過(guò)預(yù)測(cè)治療反應(yīng)，指導(dǎo)初始治療強(qiáng)度的選擇。在食管癌新輔助放化療中，傳統(tǒng)方案（順鉑+5-FU）的pCR率僅30%-40%，而AI模型整合基期CT的紋理特征（如腫瘤灰度共生矩陣特征）與基因表達(dá)譜（如ERCC1DNA修復(fù)基因表達(dá)），可識(shí)別“高pCR概率”（>60%）患者，###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值建議強(qiáng)化化療（如加用紫杉醇）；對(duì)“低pCR概率”（<20%）患者，推薦改用免疫聯(lián)合化療（如PD-1抑制劑+化療）。2023年《LancetOncology》發(fā)表的NEOCRTEC5016研究顯示，AI指導(dǎo)的治療強(qiáng)度調(diào)整使pCR率提升至52%，而3級(jí)不良反應(yīng)發(fā)生率從28%降至19%。#####2.基于毒性預(yù)測(cè)的強(qiáng)度控制：從“經(jīng)驗(yàn)性減量”到“精準(zhǔn)預(yù)警”AI通過(guò)預(yù)測(cè)治療毒性，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化劑量調(diào)整。在化療中，AI可整合患者的藥物代謝酶基因型（如DPYD基因突變與5-FU毒性相關(guān)）、肝腎功能指標(biāo)（如肌酐清除率計(jì)算化療劑量），以及基期血常規(guī)（如中性粒細(xì)胞絕對(duì)值），構(gòu)建“毒性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分”。例如，在結(jié)直腸癌FOLFOX方案中，DPYD基因突變患者發(fā)生3-4級(jí)腹瀉的風(fēng)險(xiǎn)是野生型的5倍，AI模型可建議將5-FU劑量降低30%-50%，并提前使用預(yù)防性止瀉藥物。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值#####3.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的聯(lián)合治療決策：從“單藥選擇”到“方案優(yōu)化”對(duì)于需要聯(lián)合治療的患者（如晚期肺癌的“免疫+化療+抗血管生成”三聯(lián)治療），AI可優(yōu)化聯(lián)合策略的強(qiáng)度。例如，通過(guò)分析患者的腫瘤突變負(fù)荷（TMB）、PD-L1表達(dá)與影像學(xué)特征，AI模型可預(yù)測(cè)“免疫單藥足夠”的低強(qiáng)度需求患者（避免過(guò)度免疫相關(guān)不良反應(yīng)），或“三聯(lián)治療獲益”的高強(qiáng)度需求患者（如TMB>10mut/Mb且PD-L1≥50%的患者）。####（三）AI預(yù)測(cè)模型的臨床轉(zhuǎn)化：從“算法輸出”到“臨床決策支持”AI模型需通過(guò)“臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）”實(shí)現(xiàn)落地，核心要素包括：-可視化輸出：以“風(fēng)險(xiǎn)-收益”熱圖形式向醫(yī)生展示預(yù)測(cè)結(jié)果（如“化療有效率65%，心臟毒性風(fēng)險(xiǎn)20%”）；###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值-可解釋性（XAI）：通過(guò)SHAP、LIME等算法解釋模型決策依據(jù)（如“該患者被預(yù)測(cè)為高復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，主要原因是影像學(xué)特征中的‘腫瘤邊緣模糊’與基因突變中的TP53失活”）；-人機(jī)協(xié)同機(jī)制：AI提供建議，醫(yī)生結(jié)合患者意愿（如對(duì)毒性的耐受度）調(diào)整方案，例如對(duì)高齡患者，即使AI預(yù)測(cè)“化療獲益”，也可能因患者意愿選擇減量治療。###四、AI驅(qū)動(dòng)的腫瘤診療一體化：從“風(fēng)險(xiǎn)分層”到“治療強(qiáng)度”的閉環(huán)管理####（一）診療一體化的邏輯架構(gòu)AI驅(qū)動(dòng)的腫瘤診療一體化，本質(zhì)是通過(guò)“風(fēng)險(xiǎn)分層-治療強(qiáng)度預(yù)測(cè)-療效評(píng)估-動(dòng)態(tài)調(diào)整”的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)全病程的精準(zhǔn)管理。其架構(gòu)可分為三層：###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值-數(shù)據(jù)層：整合多模態(tài)數(shù)據(jù)（臨床、影像、基因、病理、EMR），構(gòu)建“患者數(shù)字孿生體”；-模型層：開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)分層模型（如復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)后模型）與治療強(qiáng)度模型（如療效-毒性預(yù)測(cè)模型），通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多中心數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練；-應(yīng)用層：通過(guò)CDSS向醫(yī)生提供實(shí)時(shí)決策支持，并通過(guò)移動(dòng)APP向患者推送個(gè)體化健康建議（如“化療期間需每周監(jiān)測(cè)血常規(guī)”）。####（二）臨床實(shí)踐案例：乳腺癌診療一體化路徑以早期乳腺癌為例，AI驅(qū)動(dòng)的診療一體化路徑如下：###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值11.術(shù)前風(fēng)險(xiǎn)分層：整合超聲影像（紋理特征）、穿刺病理（Ki-67、ER/PR）、基因表達(dá)譜（OncotypeDX），AI輸出“復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分”（低/中/高危）；22.新輔助治療強(qiáng)度決策：對(duì)高?；颊?，AI預(yù)測(cè)新輔助化療的pCR概率（>50%），建議強(qiáng)化方案（如TCbHP方案）；對(duì)低?；颊撸ㄗh內(nèi)分泌治療±CDK4/6抑制劑，避免化療；33.術(shù)中與術(shù)后動(dòng)態(tài)調(diào)整：術(shù)中通過(guò)AI輔助病理切片分析（如前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移實(shí)時(shí)檢測(cè)），調(diào)整手術(shù)范圍；術(shù)后根據(jù)ctDNA動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)（如術(shù)后1個(gè)月ctDNA陽(yáng)性），提示###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值輔助治療強(qiáng)化（如增加化療周期）。###五、挑戰(zhàn)與展望：AI從“實(shí)驗(yàn)室”到“病床邊”的必經(jīng)之路####（一）當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)#####1.數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)：孤島化與異構(gòu)性醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在不同醫(yī)院、不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如病理圖像的掃描分辨率差異），且存在“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題。此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合仍缺乏統(tǒng)一框架（如影像與基因數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊）。#####2.算法層面的挑戰(zhàn)：可解釋性與泛化性深度學(xué)習(xí)模型的“黑箱”特性導(dǎo)致醫(yī)生難以信任其決策，尤其在涉及治療強(qiáng)度調(diào)整等關(guān)鍵決策時(shí)。此外，模型在跨中心應(yīng)用時(shí)易因數(shù)據(jù)分布差異（如不同醫(yī)院的影像設(shè)備、基因檢測(cè)平臺(tái)）導(dǎo)致性能下降。###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化困境”與AI的破局價(jià)值#####3.臨床轉(zhuǎn)化的挑戰(zhàn)：工作流整合與倫理規(guī)范AI模型需嵌入現(xiàn)有臨床工作流（如EMR系統(tǒng)），但醫(yī)生操作習(xí)慣與AI界面設(shè)計(jì)常存在沖突。此外，AI決策的倫理責(zé)任（如預(yù)測(cè)錯(cuò)誤導(dǎo)致的治療偏差）、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（如基因數(shù)據(jù)的合規(guī)使用）等問(wèn)題尚未形成統(tǒng)一共識(shí)。####（二）未來(lái)發(fā)展方向#####1.多模態(tài)融合與跨尺度建模未來(lái)AI將整合“宏觀-微觀-分子”多尺度數(shù)據(jù)（如影像-病理-基因），構(gòu)建更全面的腫瘤特征圖譜。例如，通過(guò)空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)結(jié)合AI，可解析腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞的空間相互作用，預(yù)測(cè)免疫治療響應(yīng)。#####2.可解釋AI（XAI）的深化應(yīng)用###一、引言：腫瘤診療的“精準(zhǔn)化