CT 深度学习与影像组学：精准定制非小细胞肺癌治疗新路径

CT 深度学习与影像组学：精准定制非小细胞肺癌治疗新路径

在医学领域，随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）与大数据技术的深度融合，为

疾病的诊断与治疗开辟了前所未有的广阔前景。其中，CT（计算机断层扫描）深度学习及

影像组学技术在非小细胞肺癌（NSCLC）的个体化治疗中展现出了巨大的潜力，为患者带

来了更加精准、个性化的治疗方案。

精准医疗的新篇章

非小细胞肺癌作为肺癌的主要类型之一，其高发病率与死亡率一直是全球公共卫生面临的

重大挑戓。传统治疗模式往往基于病理分期和一般临床特征，但患者间的基因表达、肿瘤

微环境等差异显著，导致治疗效果参差不齐。而 CT 深度学习与影像组学的应用，正是为

了解决这一难题，通过挖掘影像数据中的深层信息，实现疾病的精准诊断与个性化治疗方

案的制定。

CT 深度学习的力量

CT 作为临床常用的影像学检查手段，能够无创、清晰地展示肺部结构及病变情况。而深

度学习技术，作为人工智能的一个重要分支，擅长于从海量数据中自动学习并提取复杂特

征。将两者结合，CT 深度学习能够自动分析 CT 图像中的肿瘤位置、形态、密度、纹理等

特征，甚至预测肿瘤的侵袭性、血管生成及淋巴结转移情况，为医生提供更为全面、细致

的肿瘤评估。

影像组学的贡献

影像组学则是在此基础上迚一步发展起来的，它不仅关注图像中的视觉特征，还通过高通

量的特征提取与量化分析，将影像信息转化为可挖掘的数据集。这些数据集不仅包含了肿

瘤的物理特性，还隐含了与基因表达、分子标记物等生物学特性相关的信息。通过影像组

学分析，可以建立肿瘤特征与治疗效果、预后之间的关联模型，为临床决策提供强有力的

支持。

个体化治疗的实现

基于 CT 深度学习与影像组学的研究成果，医生能够更准确地判断患者的肿瘤状态，结合

患者的基因型、分子分型等生物学信息，制定出更加个性化的治疗方案。例如，对于特定

基因突变的 NSCLC 患者，可以选择针对性的靶向治疗药物；对于肿瘤负荷大、侵袭性强

的患者，则可能需要考虑更加积极的手术戒放化疗方案。这种基于大数据与 AI 技术的个

体化治疗策略，有助于提高治疗效果，减少不必要的治疗副作用，提升患者的生活质量。

展望与挑战

尽管 CT 深度学习与影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中展现出了巨大潜力，但其广泛

应用仍面临诸多挑戓。首先，高质量、标准化的影像数据收集与处理是保障分析结果可靠

性的关键；其次，跨学科合作与知识共享机制的建立，有助于推动技术的快速迚步与临床

转化；最后，伦理与法律问题也不容忽视，需要制定相应的规范与指导原则，确保技术的

安全、合理应用。

总之，CT 深度学习与影像组学作为精准医疗的重要组成部分，正逐步改变着非小细胞肺

癌的治疗格局。随着技术的不断成熟与完善，我们有理由相信，未来将有更多患者受益于

这种个性化、精准化的治疗模式，迎来生命的曙光。

黎友伦

重庆医科大学附属第一医院