人工智能(AI)助力肿瘤患者营养管理

人工智能（AI）助力肿瘤患者营养管理

AUTHOR

吴丹‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

肿瘤营养与代谢治疗科

中国科技大学附属第一医院西区

肿瘤患者营养不良发生率高达40%~80%，直接影响患者治疗耐受性、临床结局及生活质量，是肿瘤综合治疗中亟待解决的关键问题。传统的营养筛查、评估与干预模式，存在主观性强、效率低、早期识别不足等痛点，让肿瘤患者营养管理成为临床诊疗中的一大难题。

而随着人工智能（AI）在医疗领域的快速发展，机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术为肿瘤患者营养不良管理带来了新的解决方案。近期一项纳入11项研究、52228例肿瘤患者的系统综述，系统证实了AI在肿瘤患者营养不良管理中的巨大应用潜力，其精准化、高效化、个性化的优势，正逐步打破传统管理的局限，为肿瘤营养诊疗注入新活力。AI在肿瘤患者营养不良管理中的应用，主要聚焦在三大核心领域，每一个领域都精准贴合临床需求，解决实际诊疗痛点。

首先是营养状况精准评估与风险预测，让隐匿性营养不良无处遁形。传统的营养筛查工具如PG-SGA、GLIM等，多依赖体重下降、主观进食感受等单一指标，很容易遗漏无明显症状的隐匿性营养不良患者。而AI的机器学习算法，能整合患者的临床资料、生化指标、人口学特征等多维度数据，构建精准的预测模型，AUC值多＞0.80，部分模型甚至达0.964。比如针对结直肠癌患者，随机森林模型无需体重下降指标，就能精准识别营养不良；分类回归树模型还能实现营养不良严重程度分层，与国际公认标准高度契合，为临床分级干预提供客观依据，彻底改变了传统评估依赖主观判断的现状。

其次是优化临床结局，让营养干预更高效、更个性化。肿瘤营养干预的难点，在于患者饮食依从性低、门诊转诊流程繁琐、个性化指导覆盖面有限。而AI恰好能解决这些问题：AI驱动的虚拟营养师系统，能根据患者的肿瘤类型、治疗方案、饮食偏好，实时推送个性化饮食建议，让患者饮食依从性提升至84%，同时显著改善恶心、吞咽困难等营养相关症状，患者满意度超90%。此外，支持向量机模型还能自动对患者进行营养风险分层，将营养师转诊时间平均缩短2.4天，误分类率＜10%，让高风险患者能及时获得干预，大幅提升临床诊疗效率，缓解肿瘤营养专科的工作压力。

最后是体成分与恶液质精准监测，实现早识别、早干预。恶液质是肿瘤营养不良的严重表现，以进行性肌肉消耗为核心，传统的CT、BIA体成分分析，人工操作繁琐、精度低，难以实现动态监测。而AI的深度学习算法应用于医学影像分割，骰子相似系数达0.92~0.94，能精准量化肌肉、脂肪组织的变化，实现肌肉消耗的早期识别。同时，AI模型还能预测恶液质的可逆性，区分哪些患者能从营养干预中获益，甚至能通过体成分指标预测胃癌患者术后5年生存率，为临床制定针对性干预方案、评估预后提供精准依据，避免医疗资源的无效投入。

相较于传统管理模式，AI的优势显著：能整合多源数据，捕捉传统方法易忽略的营养风险；实现筛查、监测的自动化，大幅提升临床效率；根据患者个体特征制定个性化方案，让干预更有效；且评估结果与国际临床标准高度契合，直接具备临床应用价值。但我们也需理性看待，目前AI在肿瘤患者营养管理的临床落地中，仍面临一些挑战：比如研究异质性大，尚无统一的标准化模型；临床营养数据记录不规范，影响模型的泛化能力；基层医疗机构存在技术和资源壁垒，落地难度较大；部分AI模型存在“黑箱”问题，可解释性不足。更重要的是，AI始终是临床诊疗的辅助工具，无法替代医生的核心作用。肿瘤患者的营养不良常与心理状态、家庭支持等非量化因素相关，而临床营养干预不仅是饮食指导，还包括心理疏导、医患沟通等人文关怀，这些都需要医生结合临床综合决策。

未来，随着多中心大样本研究的开展、临床数据的标准化建设，以及可解释性AI的发展，AI与肿瘤患者营养管理的融合将不断深化。临床中我们可以试点引入AI辅助筛查工具，结合传统评估手段提升识别率；利用AI优化体成分动态监测，精准评估干预效果；借助虚拟营养师系统，弥补线下指导的不足。以“临床为主、AI为辅”，让AI技术真正赋能临床，才能实现肿瘤营养不良的早期识别、精准干预、动态监测，让每位肿瘤患者都能获得更优质的营养管理，为肿瘤综合治疗的顺利开展筑牢基础。

参考文献[1] Muscaritoli M, Arends J, Bachmann P, et al. ESPEN practical guideline: clinical nutrition in cancer[J]. Clin Nutr, 2021,40(5):2898-2913.[2] Sguanci M, Morales Palomares S, Cangelosi G, et al. Artificial Intelligence in the Management of Malnutrition in Cancer Patients: A Systematic Review[J]. Adv Nutr, 2025,16:100438.

作者：吴丹‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

肿瘤内科主治医师注册营养师
现在中国科技大学附属第一医院西区肿瘤营养与代谢治疗科从事肿瘤营养代谢内科学临床工作
门诊时间：安徽省立医院西区每周四上午

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附

肿瘤营养与代谢治疗科

具肿瘤内科和临床营养科双重质量管理体系和技术岗位。系国内首支肿瘤营养代谢内科整建制临床团队，团队组成包括：肿瘤内科医师、临床营养医师、临床营养师、公共营养师、临床药师及肿瘤科护师。病区开放床位60张和日间化疗病房，开设肿瘤内科普通门诊、肿瘤营养代谢专病门诊、癌性肠梗阻专病门诊。配备临床营养检测分析仪、人体成分分析仪、能量代谢检测车、肠功能检测生化分析仪等临床营养专业设备和肠内营养配置室。

开展肿瘤内科常规业务：

■ 肿瘤内科常见病及疑难病诊治

■ 肿瘤新辅助化疗、辅助化疗、减积（姑息）化疗

■ 肿瘤生物治疗、靶向治疗及免疫治疗

■ 承接肿瘤药物的临床试验研究

■ 承接肿瘤特定疾病特殊医学配方食品的临床试验研究

■ 晚期肿瘤患者减症治疗及多线综合治疗

专科特色临床业务：

营养不良肿瘤患者抗肿瘤药物治疗（化疗、分子靶向、免疫治疗等）

营养不良肿瘤患者的代谢营养诊断和治疗

晚期难治性食管癌多线药物综合治疗

癌性恶液质逆转治疗

癌性肠梗阻内科诊治

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诊治癌性急慢性胃瘫

调理肿瘤患者胃肠道功能

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