刘秋蕊，赵宇

(四川大学华西医院 耳鼻咽喉头颈外科，四川 成都 610041)

喉癌是头颈部最常见的恶性肿瘤之一。据统计，全球每年约有18万人被诊断为喉癌，约9万人死亡[1]。近年来，人工智能在医疗卫生领域中的应用不断拓展，国内外众多学者逐渐聚焦于人工智能在喉癌早期筛查、诊断、治疗、预后预测等领域中的应用。本文就人工智能在喉癌诊疗领域中的应用现状进行综述，探索其未来发展的机遇与挑战。

1 人工智能技术应用于喉癌筛查与诊断

1.1 内镜图像

电子纤维喉镜检查普遍应用于喉内的视诊和喉部疾病的诊断。电子纤维喉镜下早期发现喉部癌前病变或喉癌有助于尽早干预治疗，避免患者因延误诊断而失去保留喉发声和(或)通气功能的机会，有助于全面改善患者的生活质量、生存率和预后。然而，并非所有临床耳鼻咽喉科医生都具备足够的经验和能力来准确识别喉镜图像中的癌症征象，即使近年来新兴的喉镜下窄带成像技术(narrowband imaging technology，NBI)可帮助提高早癌诊断率[2]，实际工作中仍存在误诊、漏诊现象。

基于此，众多研究团队尝试将人工智能技术与内镜图像诊断识别相结合。Ren等[3]学者基于卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)算法进行喉部疾病筛查和诊断分类，将7 521例患者的19 433张图像，随机分为训练图像集、验证图像集及测试图像集(以验证算法的泛化能力)，另从测试数据集中随机抽取500张图像，由12位耳鼻咽喉科医生组成的专家团与人工智能模型进行喉镜图片分类比赛。……