人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤中的应用：叙述性综述

Journal of neuro-oncology · 2026-10-21 · 综述

• 一句话结论：结论：人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤诊疗中显示出改善诊断一致性、缩短周转时间并整合多模态信息的潜力，但作者将其定位为有前景的方向，临床落地仍受多重障碍制约，尚不足以下结论认为可常规替代现有流程。
• 研究设计与做法：设计：叙述性综述，检索PubMed中2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类第5版发布前后的相关文献，覆盖数字病理、全切片成像与AI在成人神经肿瘤中的应用，综合诊断性能、分子预测、预后建模、流程整合与伦理等证据；样本量、随访时长材料未报告。
• 主要结果：主要结果：本综述为定性综合，未报告合并效应量、置信区间或p值；作者归纳AI模型可能支持胶质瘤分级、由常规组织学预测分子改变、生存分层、脑转移预测及术中决策，但具体性能数字材料未报告。
• 机制或解释：机制或解释：作者以2021年WHO第5版分层整合诊断为框架，指出分子结果与组织学冲突时以分子为准，AI在数字化切片上增加计算层，可把组织病理、分子与影像信息整合，从而改变诊断工作流。
• 局限与边界：局限与边界：作为叙述性综述，未系统检索与定量合并，证据强度有限；作者列出的落地障碍包括模型泛化性有限、缺乏透明度、数据隐私与监管框架仍在演变；纳入人群限于成人中枢神经系统肿瘤，利益冲突材料未报告。
• 可否落地：可否落地：对临床与科研属「提示」档：AI与数字病理可能辅助分级、分子预测与多学科决策，但需严格的多中心临床验证、透明治理与公平可及；现阶段不足以下结论支持常规临床替代病理医师判断。

🔗 打开原文

Lechpammer M, Norrell JT, Parnas JN 等

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-10-23》「AI 医学影像与临床决策」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。