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作者：杨菀婷;段建雄;武炜;赵涓涓;强彦;赵慧兰;孔晓梅;
单位：太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院);山西国信凯尔医学检验所;山西省人民医院检验科;太原理工大学软件学院;晋中信息学院信息工程学院;中北大学软件学院;山西省煤炭中心医院PET/CT室;山西医科大学第一医院呼吸与危重症医学科;
摘要：【目的】免疫治疗，特别是免疫检查点抑制剂（ICIs），作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略，为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而，该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此，准确预测个体患者对免疫治疗的反应成为当前研究的热点。随着人工智能（AI）技术在医学领域的成功应用，越来越多的研究证据表明，借助AI技术能够更有效地预测免疫治疗的疗效。【结果】本文综述了目前在免疫治疗疗效预测方面的研究进展与实际应用，重点涵盖了基于分子标志物和驱动基因改变的间接预测方法，以及基于临床结果和随访影像数据的直接预测模型。同时，本文还探讨了AI在免疫治疗领域所面临的挑战及未来的研究方向，旨在为疗效预测研究提供新的思路和方法。
关键词：人工智能;;免疫检查点抑制剂;;生物标志物;;非小细胞肺癌;;疗效预测
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61972274,U21A20469)
