要点现存问题肿瘤影像领域AI临床转化受限于严谨验证不足、结果可解释性差、标准化缺失、数据治理不完善、临床工作流难以融合等短板。研究发现国内81位多学科专家通过Delphi法达成30条临床实用共识条款覆盖AI从肿瘤早筛到落地全流程。核心建议推荐专家监督标注、多中心外部验证、亚组分层评估、可解释输出、隐私安全协同建模、临床系统一体化部署、上线持续监测等实施策略。yinxiaorui8163.comhan.wangshsmu.edu.cn#人工智能 #肿瘤 #机器学习 #诊断影像学 #专家共识摘要AI在肿瘤诊疗全流程均具备应用潜力现有证据支持其用于病灶检出、肿瘤分期、治疗方案制定、预后评估等影像相关场景。但数据整理标注、模型可解释性、泛化能力、临床系统融合等难题阻碍AI临床落地。国内多学科专家组制定本共识以解决上述痛点、提供行业实施规范。本研究采用改良Delphi法开展专家调研调研团队汇集全国综合甲医院81名放射、核医学、肿瘤、影像AI领域专家问卷包含30条核心共识条款覆盖肿瘤筛查、诊断分期、治疗规划、疗效评估、预后预测、数据治理、落地实施全链条。共识判定标准采用9分Likert量表平均分≥7分且≥80%专家打分≥7即达成统一意见。30条条款全部满足共识判定标准平均分区间8.06~8.58打分≥7分专家占比86%~98%。本专家共识梳理肿瘤影像AI核心应用场景针对数据采集标注、模型搭建验证、结果可解释性、多中心泛化、隐私保护协同、临床工作流整合、上线后监测提出全套实施建议并结合各大临床应用场景与现实落地难点逐条解读。同时提出多组学融合建模、纵向疗效动态预测、前瞻性临床验证等优先研究方向助力肿瘤影像AI安全、规范化临床应用。引言图1覆盖治疗前、治疗中、治疗后全周期AI闭环肿瘤管理流程纵向分为术前、术中、术后3大诊疗阶段各阶段罗列AI核心应用顶部AI模块持续接收临床数据迭代优化模型治疗前AI辅助肿瘤检出与病灶分割、AI辅助肿瘤分期、影像组学多组学风险分层、个体化治疗规划治疗中实时影像生物标志物、早期疗效预判、假性进展与真性进展区分、自适应方案调整治疗后复发监测、长期预后预测、动态模型更新箭头代表临床数据持续回流优化AI模型形成闭环诊疗体系。结果30条完整共识条款表1 肿瘤影像学AI临床应用完整共识条款方法学与转化落地难点图2肿瘤影像AI研发与全生命周期共识实施框架整体分为3大阶段左侧竖列为全流程通用考量维度阶段1研发前期与数据筹备临床场景定义→数据采集与治理标准化、去标识、伦理审批→标注与质控标注规范、观察者差异、审核阶段2模型开发训练与内部验证方案、数据泄露防控、可解释性与偏倚评估阶段3模型验证、系统融合与上线监测上线前外部多中心验证→临床系统整合PACS/RIS、人在回路决策、医师培训→上线长效监测性能漂移、不良事件反馈、模型迭代更新箭头代表流程递进虚线框划分3大核心阶段PACS 影像归档通信系统RIS 放射信息系统。临床落地与工作流融合图3 肿瘤影像领域AI研发与落地全周期共识框架虚线框划分生命周期3大核心阶段各阶段内方框汇总将AI工具从研发推向真实临床应用需考量的关键模块箭头代表各环节整体推进顺序侧边竖栏标注贯穿全周期的通用核心考量。本框架用于指导落地规划。PACS影像归档与通信系统RIS放射信息系统详细总结思维导图mindmap脑图肿瘤诊疗全流程AI应用闭环3大阶段AI全生命周期落地3阶段实施框架当前临床转化核心痛点参考Insights Imaging. 2026 Jul 24;17(1):193. doi: 10.1186/s13244-026-02359-5.Chinese expert concern and consensus on applications of artificial intelligence in clinical cancer imaging注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。