近年來隨著計算機硬件及軟件的快速發展，計算機的運算能力得到了極大的提高，這使得沉寂了多年的人工智能（artificial intelligence，AI）再一次登上了舞臺。AI已在多個領域取得了突破和進展，在生物醫學領域也不例外。AI與醫學影像相結合是其在生物醫學領域研究的重點方向之一，尤其是腫瘤影像領域。腎腫瘤是臨床常見的腫瘤病變之一，AI在腎腫瘤影像學診斷及治療中有巨大的價值和廣闊的應用空間。

　　1. AI在影像學領域中的應用現狀

　　AI是指研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門信息科學。當前AI在醫學影像中的應用主要體現在使用以深度學習為代表的方法對影像大數據進行挖掘，搜索和提取相關信息，而影像組學則是此類工作模式的代表。

　　AI在醫學影像中的應用可以概括為以下3個方面。① 疾病篩查檢出：使用AI的方法快速識別及檢出病灶，提高病變檢出效率，降低漏診率，減少放射科醫師尋找病灶所耗費的時間；② 協助放射科醫師診斷：對病灶進行分析，給放射科醫師提供額外的影像診斷信息，使醫師可以做出更為精確的臨床診斷；③ 提供具有附加價值的工作：AI可以輔助影像數據處理，如使用AI軟件進行腫瘤邊界分割重建、病變體積測量等，輔助臨床和研究工作。

　　AI在醫學影像中的研究和應用已取得了一定的進展，包括肺部病變、視網膜病變、骨骼病變及神經系統病變等。其中AI在肺結節方面的研究和應用進展最為迅速，取得了大量成果，包括肺結節的檢出、分割和性質判斷等。在其他腫瘤影像領域，AI也取得了不俗的研究成果，如Bahl等回顧性收集1 006例乳腺高危病灶，發現基于隨機森林機器學習建立的模型能有效預測乳腺高危病灶進展為乳腺癌的風險，從而改善了高風險乳腺病灶患者的臨床管理。Chang等運用卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）分析496例膠質瘤（Ⅱ~Ⅳ級）的MRI影像特征，建立預測模型，對腫瘤的異檸檬酸脫氫酶（isocitrate dehydrogenase，IDH）突變情況進行預測，在驗證組中的準確率達89.1%。

　　2. AI在腎腫瘤影像學中的研究現狀

　　盡管影像學檢查在腎腫瘤診斷和臨床管理中具有重要價值，但目前腎腫瘤臨床影像存在部分腎腫瘤良惡性鑒別困難、晚期腎細胞癌療效評價困難等問題。這些通過傳統影像學方法難以有效解決的問題雖然還未引起AI研究領域的足夠重視，但AI在腎腫瘤影像局部領域已有所應用，包括鑒別診斷、機制研究及治療預后評價等。

　　2.1 腎細胞癌與腎良性腫瘤的鑒別診斷

　　目前，病理診斷是腎腫瘤確診的金標準。盡管腎細胞癌在影像上具有較為明確的特征，如對比劑增強掃描時腎透明細胞癌快進快出的強化特點和乳頭狀腎細胞癌在磁共振T2WI上的低信號表現，但在日常臨床工作中，醫師憑借現有的影像檢查技術（包括CT和MRI檢查）常難以實現腎細胞癌與某些腎良性腫瘤的術前鑒別診斷，如乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤。此類良性腫瘤在大多數情況下只需保守治療或隨訪，因此實現腎細胞癌與腎良性腫瘤的術前準確診斷尤其重要。

　　Lee等回顧性收集39例乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤和41例腎透明細胞癌患者，通過在腹部CT增強圖像上提取腫瘤相關特征（包括hand crafted features和deep features）并結合這些特征形成深度特征自動分類方法以區分腎透明細胞癌與乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤，準確率達76.6%。Feng等嘗試通過深度學習的方法區分小（<4 cm）乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤與腎細胞癌，回顧性收集17例小乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤和41例小腎細胞癌患者，提取大量基于深度學習的特征，通過支持向量機遞歸特征消除（support vector machine with recursive feature elimination，SVM-RFE）和合成少數類過采樣技術（synthetic minority over sampling technique, SMOTE）等AI方法篩選紋理特征，并最終使用11個特征構建模型，所建立模型的準確度、靈敏度和特異度分別為93.9%、87.8%和100.0%。

　　在臨床影像工作中，嗜酸細胞腺瘤常難以與腎細胞癌進行有效鑒別。近年來一些研究也表明，傳統影像學方法鑒別腎細胞癌與嗜酸細胞腺瘤的效能較低。AI的出現為這方面帶來了一定的突破。Yu等使用影像組學（支持向量機等）方法對腎細胞癌和嗜酸細胞腺瘤進行紋理分析，發現峰度和偏度區分腎透明細胞癌與嗜酸細胞腺瘤的效能最高，其受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線的曲線下面積（area under curve，AUC）分別為0.91和0.93，而直方圖特征中位數區分乳頭狀腎細胞癌與嗜酸細胞腺瘤的效能最高，其AUC為0.99。