本文综述了在脑胶质瘤诊断领域内，人工智能技术如何结合影像组学与数字病理学方法取得的研究进展，并探讨其临床应用前景。
人工智能在脑胶质瘤诊断中的应用进展涵盖影像组学与数字病理学等多个前沿领域。随着计算能力的指数级增长、大数据时代的到来以及医工结合等新学科交叉，AI技术为医学带来了全新的时代。其应用场景广泛，从疾病预测到临床决策支持等方面都有所涉及，并在脑胶质瘤精准诊断和分级上展现出巨大潜力。
脑胶质瘤是中枢神经系统中常见的恶性肿瘤之一，具有较高的致残率和死亡率。传统方法依赖于CT、MRI影像学检查及病理分析来确诊。世界卫生组织（WHO）根据其生物学特性将该病分为低级别与高级别两类，但准确诊断仍是一大挑战。
AI在医学影像领域的应用主要体现在两个方面：一是通过从医学图像中提取大量定量特征用于疾病预测和诊断的影像组学；二是利用数字化病理切片进行精准分析的数字病理学。这些技术能够处理海量数据并从中获取关键信息，极大地提高了诊断效率与准确性。
自20世纪50年代图灵提出“机器会思考吗？”以来，AI作为一个学科逐渐形成，并为未来医学图像诊断和分级提供了新的希望与挑战。文章还指出了一些评估脑胶质瘤分子病理的重要生物标志物，例如BRAF基因突变、PTPRZ1-MET融合以及miR-181d等。
尽管人工智能在影像组学及数字病理学领域取得了显著进展，并为脑胶质瘤诊断带来新机遇，但其应用仍面临诸多挑战。这包括算法可靠性问题、数据隐私保护需求和跨机构间的数据共享障碍等问题，需要技术进步与政策制定共同应对。随着相关规范的建立和完善，未来AI在医学影像及病理分析中的作用将更加突出，并为患者提供更个性化且精准的服务。
5星
