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。