人工智能用于神经肿瘤症状评估与患者报告结局的叙述性综述

Journal of neuro-oncology · 2026-10-21 · 综述

• 一句话结论：该叙述性综述总结神经肿瘤领域患者报告结局（PRO）与症状评估中的人工智能（AI）应用，认为整合机器学习与大语言模型可能有助于建模纵向症状轨迹、预测恶化并从自由文本中提取症状；方向为应用前景提示，证据档位为B，尚不足以下疗效或临床有效性结论。
• 研究设计与做法：设计为叙述性综述：检索PubMed/MEDLINE、Embase与Google Scholar 2015年1月至2026年4月的英文文献并补充参考文献追溯；初筛78篇，最终纳入53篇符合条件者（报告脑肿瘤患者PRO或症状数据，或在肿瘤学中将计算/AI方法用于PRO或症状监测），由两位资深作者核验筛选。
• 主要结果：主要结果为定性综合，归纳为四个主题；未报告合并效应量、置信区间或p值，纳入研究的样本量与随访时长材料未报告。
• 机制或解释：作者解释为PRO数据量与复杂度上升使传统分析方法受限，AI（含ML与LLM）可建模纵向症状轨迹以预测恶化、从临床记录自由文本提取症状，并将输出嵌入临床决策支持工具。
• 局限与边界：局限与边界：叙述性综述非系统评价，未做定量合并与偏倚评估；纳入限于英文文献，可能存在选择偏倚；作者强调自主性、知情同意、数据安全、偏倚、可及性、透明性与问责等伦理问题，具体利益冲突材料未报告。
• 可否落地：可否落地：对神经肿瘤PRO监测的科研方向提示AI具潜在价值，落地需可解释、与电子健康记录整合、可减轻偏倚并保护患者同意、隐私与自主性的工具；证据档位为B，属综述级提示，尚不足以下临床部署结论。

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Yogendran LV, Avery C, Crooms RC 等

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-10-24》「AI 科研智能体」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。