人工智能在肿瘤学中的应用正逐步超越临床实践，渗透到癌症研究、患者教育和医疗管理等多个领域。尽管许多人工智能工具仍处于发展阶段，尚未完全成熟，但其潜力已开始显现。例如，人工智能驱动的测试和预测工具已进入国家癌症指南或获得监管认证，数字病理学中的计算机辅助分析也显著提升了肿瘤检测和分类的准确性与效率。

新兴趋势显示，人工智能正被用于挖掘肿瘤样本或影像中的隐藏模式，超越传统人类分析能力，从而识别新型生物标志物并优化诊疗策略。例如，自动化系统可通过CT图像预测肺癌的EGFR突变状态，或利用组织形态学推断基因变异，为精准医疗提供支持。此外，多模态人工智能模型整合电子病历、基因组数据、影像和真实世界健康信息，有望为个性化癌症护理提供更全面的决策依据。

然而，人工智能在临床常规中的广泛应用仍面临挑战。欧盟《人工智能法案》将其归类为“高风险”应用，强调其对健康决策的重大影响。因此，肿瘤学家的技术培训、工具透明性以及跨平台数据互操作性至关重要，以确保人工智能建议的可信度和实用性。

除临床支持外，人工智能还在医疗管理和科研中发挥“隐形”作用，如优化临床试验流程、加速真实世界数据收集，甚至辅助科学论文撰写。生成式人工智能已被用于文献综述和初稿生成，前提是使用过程公开透明。

患者同样受益于人工智能技术，例如通过聊天机器人或虚拟助手获取疾病教育、治疗管理和心理支持。这些工具可弥补医患沟通的不足，但需在医疗环境中严格验证，以确保安全性和有效性。随着人工智能在肿瘤学中的深入应用，医疗系统需同步适应，确保技术进步与患者需求相匹配。