Abstract
腎細胞癌（RCC）作為占人類惡性腫瘤4%的常見疾病，其診斷金標準仍依賴于組織病理學，但面臨分類復雜、分級可重復性差及預測標志物匱乏等挑戰。隨著人工智能（AI）技術的普及，機器學習（ML）和深度學習（DL）為這些難題提供了新思路�，F有研究證實，AI能有效區分RCC亞型和分級，并通過融合數字病理、基因組學和臨床數據構建多模態預測模型。然而，前瞻性驗證缺失、罕見亞型代表性不足以及算法透明度問題，仍是阻礙臨床落地的關鍵瓶頸。

Introduction
RCC在2018年美國新發病例達81,800例，死亡病例16,700例，呈現男性略高的流行病學特征。盡管影像學是初篩主要手段，但病理診斷仍是金標準。WHO 2022分類方案將RCC分為不斷增加的亞型，其中乳頭狀癌（pRCC）的異質性尤為突出，部分病例甚至無法歸入現有分類體系。除形態學診斷外，免疫組化（IHC）和分子檢測成為必要輔助手段，但成本和技術門檻限制了普及。即使是占比80%的ccRCC，在小活檢標本中仍存在分級重復性差、壞死或肉瘤樣變評估不一致等問題。這些挑戰使得AI技術成為提升診斷標準化的重要突破口，尤其是基于全切片掃描圖像的卷積神經網絡（CNN）特征提取技術。

Application of AI for aiding in histological diagnosis
深度學習模型在RCC亞型鑒別中表現突出，CNN架構能直接從H&E染色圖像中學習特征，無需人工定義特征參數。研究顯示，AI對ccRCC與pRCC的區分準確率可達90%以上，甚至能識別傳統顯微鏡下難以察覺的微細形態學差異。更有創新性研究嘗試將組織學特征與基因組數據（如VHL基因突變）關聯，構建預后預測模型。數字病理平臺使AI能量化分析核異型性、胞漿透明度等指標，顯著提升Fuhrman分級一致性。

Discussion and limitations
當前AI研究的 retrospective 性質導致模型泛化能力受限，不同機構掃描儀差異和染色批次效應影響算法穩定性。罕見亞型如嫌色細胞癌（chRCC）的樣本不足，使得模型偏倚明顯。算法"黑箱"問題使病理學家難以信任AI決策，而計算資源需求則阻礙基層醫院應用。最新解決方案包括開發可解釋性AI（XAI）模塊和聯邦學習框架，但尚未通過大規模多中心驗證。

Conclusion
AI在泌尿病理領域展現出變革潛力，特別是在ccRCC預后標志物挖掘和活檢標本快速分級方面。要實現臨床轉化，需建立標準化數字病理數據庫、開展前瞻性臨床試驗，并開發兼顧準確性與透明度的輕量化模型。未來研究方向應聚焦多模態數據融合，將CT影像特征、液體活檢與病理AI模型聯動，構建真正的精準醫療體系。