综述：实时肿瘤诊断技术的进步：利用人工智能和图像融合技术 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年11月27

近年来，人工智能（AI）与实时医学成像技术的深度融合显著推动了癌症诊断和手术导航的精准化发展。本文系统梳理了超声图像融合、光谱成像、弹性成像、荧光成像及高光谱成像等技术在实时癌症诊断中的创新应用，并探讨了当前面临的挑战与未来发展方向。

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实时肿瘤诊断技术的进步：利用人工智能和图像融合技术 好的，这是一个极具前沿性和重要性的主题。实时肿瘤诊断技术的进步，特别是结合人工智能和图像融合技术，正在深刻改变肿瘤学的诊疗范式。下面我将为您系统性地解析这一领域的最新进展、核心技术和未来展望。

四、 挑战与未来展望

挑战：

数据质量与标准化：需要高质量、多中心的标注数据来训练和验证AI模型。

“黑箱”问题：AI决策过程的可解释性仍需提高，以建立临床医生的信任。

法规与伦理：实时诊断系统作为医疗器械，其审批流程严格。数据隐私和安全也是重要考量。

临床工作流的整合：需要将技术无缝嵌入现有诊疗流程，不影响手术或诊疗节奏。

未来方向：

多组学融合：将影像数据与基因组学、蛋白质组学等分子信息融合，构建更全面的“数字孪生”肿瘤，实现真正的精准医学。

边缘计算：将AI模型部署在手术室或影像设备旁的边缘服务器上，实现超低延迟的实时分析，摆脱对云端的依赖。

增强现实/混合现实：将融合了AI信息的图像直接投射到手术视野或医生的AR眼镜中，实现“透视眼”功能。

联邦学习：在保护各医疗机构数据隐私的前提下，联合训练更强大、更通用的AI模型。

结论

人工智能与图像融合技术的结合，正在将肿瘤诊断从一种回顾性的、离线的分析工具，转变为一个前瞻性的、在线的决策支持系统。 它们共同赋能医生，实现了从诊断到治疗的全流程“视觉”增强，最终目标是实现更早发现、更准分期、更精治疗和更好预后的肿瘤诊疗新范式。

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