人工智能在头颈部肿瘤诊疗中的应用进展：一篇综述性总结

该文系统梳理了AI在头颈部肿瘤诊疗全链条中的应用图景，覆盖筛查诊断、分期、风险与预后预测、治疗辅助及随访管理各环节。 相对于聚焦单一环节或单一模态的既往工作，该文将传统机器学习、深度学习和多模态模型等主流范式与内镜图像、CT/MRI影像、数字病理、超声及多组学数据等主要数据模态对应起来，形成全链条视角。 属于综述性总结，证据来自对所涉研究设计的归纳与评价，文中明确说明其结合研究设计对证据质量进行评价。

在筛查诊断与分期方面，AI辅助内镜判读和影像分析能够提升病变识别准确性、减少操作者依赖性，并有助于隐匿性淋巴结转移的无创预测。 该文指出部分多中心研究和人机比较试验显示了人机协同价值，这相对于仅报告单中心性能的研究提供了更高层级的证据线索。 依据文中所述的多中心研究与人机比较试验；但整体领域证据仍以单中心回顾性研究为主。

在风险与预后预测方面，AI模型可整合多源临床与组学数据预测疾病进展。 该文将多源临床与组学数据的整合作为预测疾病进展的路径，区别于仅依赖单一影像或单一临床变量的预测思路。 文中同时指出治疗反应预测的前瞻性证据仍较有限，说明该方向的证据强度尚不充分。

在治疗辅助方面，AI在放疗剂量优化、术中结构辨识和术前影像评估等环节展现出辅助价值。 该文把AI的定位明确为治疗流程中的辅助角色，而非替代临床决策。 属于对现有应用进展的归纳，文中未给出具体量化效应。

该文面向关注头颈部肿瘤诊疗与医学AI应用的研究者与临床读者，适用于梳理AI在筛查诊断、分期、预后预测与治疗辅助中的角色定位；其结论建立在所综述研究的证据层级之上，尤其适用于识别哪些环节已有多中心或人机比较证据、哪些环节仍以前瞻性证据不足为特征。

读者仍需关注：治疗反应预测的前瞻性证据何时能够补充；多中心数据标准化不足与模型可解释性有限这两项挑战的解决进展；可解释AI与联邦学习等关键技术能否通过多学科协作推进前瞻性研究，从而推动规范化落地与临床转化。此外，本次读取为摘要层面的快速解析，未包含图表与具体研究数据，若需评估单项研究的效应量与方法细节，应以原文为准。