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作者：肖文铉;赵珅;江一舟;
单位：复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科,复旦大学上海医学院肿瘤学系;
摘要：肿瘤是全球范围内重大公共卫生问题，尽管现代医学取得了一定进展，但在精准诊疗、风险评估、药物研发等方面仍存在许多未被满足的临床需求。随着大数据技术的发展，肿瘤大数据逐渐成为推动肿瘤领域创新的重要力量。本综述通过描述肿瘤大数据的特征，包括多组学数据(如基因组、转录组、蛋白组、代谢组等)和多模态数据(如临床、影像、病理等),探讨肿瘤大数据与人工智能结合在肿瘤诊疗中的应用现状。同时，分析现阶段面临的主要挑战，如数据标准化程度不足、多模态数据融合的技术瓶颈、模型可解释性有限以及临床验证的缺乏等问题，并初步探讨可能的解决方向。最后，展望未来发展趋势，提出在肿瘤诊疗中构建专用大模型、实现多维数据融合以及设计个体化需求驱动的精准管理策略的重要性。
关键词：肿瘤诊疗;;肿瘤大数据;;人工智能;;多组学数据;;多模态数据;;精准医疗
基金资助：国家自然科学基金项目（82272822）的资助
