OncoAgent：面向胶质母细胞瘤的AI决策系统与智能体工作流

胶质母细胞瘤是最具侵袭性的脑肿瘤类型，其分子亚型与治疗方案选择和预后密切相关。传统亚型分类依赖专家解读基因组数据，耗时且主观性强。OncoAgent是生产级AI医疗决策系统，结合深度学习分类、RAG证据检索和智能体工作流，构建端到端解决方案，为精准肿瘤学提供新的技术范式。

胶质母细胞瘤（Glioblastoma）是最具侵袭性的脑肿瘤类型，其分子亚型与治疗方案选择和预后密切相关。传统的亚型分类依赖专家解读基因组数据，过程耗时且主观性强，亟需更高效客观的AI解决方案。

系统架构

采用模块化设计，核心组件包括PyTorch深度学习分类器、RAG证据检索管道、智能体工作流引擎、FastAPI服务层及Docker容器化部署方案。

深度学习模型

基于TCGA bulk RNA测序数据训练，捕捉基因间非线性关联，通过交叉验证和超参数优化提升分类准确性与泛化能力。

智能体工作流

主智能体分解任务，子智能体执行数据预处理、模型推理、证据检索等子任务，支持灵活编排与错误处理。

实验追踪

集成MLflow记录超参数、指标及模型版本，满足协作、迭代与合规要求。

为解决分类结果可解释性问题，OncoAgent集成RAG管道，输出亚型预测时自动检索相关研究文献、临床试验数据和诊疗指南，为决策提供可信知识来源，增强临床医生信任度。

生产部署

FastAPI构建高性能推理服务，Docker实现环境隔离，支持水平扩展及运维监控功能。

数据安全

采用数据脱敏、加密传输、细粒度访问控制及审计日志，容器化确保租户数据隔离。

临床集成

支持标准化数据接口与医疗信息交换标准，可无缝对接医院HIS/LIS系统，输出结构化诊断报告。

OncoAgent展示了多AI技术整合为临床决策系统的范式。随着多组学数据积累与模型提升，这类系统将在肿瘤诊断、治疗推荐等环节发挥更大作用，最终改善患者治疗效果。