条件生成式AI在肿瘤诊断中的应用：从理论到临床实践的系统性综述

本文系统性综述条件生成式AI（GANs、VAEs、扩散模型等）在肿瘤诊断中的最新进展。核心观点包括：癌症作为全球第二大死因，早期准确诊断是提高生存率的关键，但传统诊断面临病理图像复杂、多模态整合难等挑战；条件生成式AI通过数据增强、跨模态融合、缺失数据补全等方式优化诊断流程；同时探讨技术挑战与临床集成路径，为精准肿瘤学发展提供方向。

癌症是全球第二大死因，每年夺去近千万生命，早期准确诊断是提高患者生存率的关键。然而传统肿瘤诊断面临诸多挑战：病理图像复杂性高、多模态数据整合困难、罕见病例数据稀缺、诊断过程存在主观性差异。人工智能尤其是深度学习技术的发展，为解决这些问题带来新希望，其中条件生成式AI展现出独特价值。

生成对抗网络（GANs）

全面解析条件生成式AI技术（GANs、VAEs、扩散模型等）在肿瘤诊断中的最新进展，探讨多模态融合、缺失数据补全、人机协同等关键挑战与解决方案。