本文系统综述了 2020-2025 年间 AI/ML 在 NSCLC 领域的研究进展，涵盖诊断分型、分期转移评估、预后预测及治疗反应建模四大方向。研究显示，深度学习模型在 CT 影像肺癌检测中准确率可达 98% 以上，多组学整合模型能显著提升免疫治疗和靶向治疗的疗效预测准确性。文章梳理了已获 FDA 批准的 7 款 NSCLC 相关 AI 工具，同时指出当前研究存在的核心挑战：单中心数据偏倚、模型可解释性不足、罕见突变样本稀缺及伦理隐私问题。未来需开展大规模多中心前瞻性验证，推动 AI 技术真正融入临床常规诊疗。
本研究于 2022 年 12 月至 2023 年 7 月，采用 WHO/HAI 标准化方法，对华中地区湖北、湖南两省 62 家二级和三级医院的 23 种肺癌治疗药物进行横断面调查。创新性引入 “补充采购时间 (SPT)” 指标，评估缺货药物的补货效率。结果显示，仅 34.8% 的药物达到 WHO 推荐的 > 80% 可获得性标准，且全部为传统化疗药物；靶向药物整体可获得性极低，7 种靶向药在二级医院的可获得性为 0。可负担性方面，所有原研药的月治疗费用均超过低收入家庭月收入的 20%，其中多西他赛原研药对农村低收入家庭的负担高达月收入的 374.27%。SPT 分析揭示，安罗替尼等药物虽即时库存率低，但 69.4% 的医院可在 72 小时内补货；而克唑替尼在 43.55% 的医院补货时间超过 1 个月。
本文系统阐述了寡转移 NSCLC 的定义演变、分子生物学特征及治疗范式转变，重点分析了 2016-2025 年发表的 12 项关键随机对照试验（包括 Gomez、Iyengar、CURB、STOP 等里程碑研究）。结果证实，在一线系统治疗后无进展的寡转移患者中，局部巩固治疗（手术或 SBRT）联合维持治疗较单纯维持 / 观察可显著延长无进展生存期（中位 PFS 延长 6-14 个月）和总生存期，5 年生存率提升至 20%-30%。文章进一步探讨了寡进展、寡残留、同步寡转移等特殊亚型的个体化治疗策略，以及免疫治疗、靶向治疗与局部治疗的最佳联合时序。同时指出当前研究存在缺乏大样本 III 期数据、生物标志物缺失、患者选择标准不统一等局限性，并提出了基于分子分型的精准治疗和多中心协作研究的未来方向。
