在全球癌症防治压力不断加大的背景下，生物标志物研究正迎来重要转变。世界卫生组织数据显示，每年约1000万例癌症死亡中，约70%发生在中低收入国家。随着人口老龄化加速、生活方式变化等因素叠加，癌症发病率持续上升，传统标志物发现路径的短板更加突出：依赖假说驱动的研究周期长、效率低；常规统计方法难以应对海量多组学数据；标志物在不同队列中的验证通过率仍不足30%。
人工智能肿瘤生物标志物发现中的应用，正成为精准医疗的重要推进力量，其在提升诊断准确性、改进预后预测和支持个体化治疗上的价值日益清晰。但要让这场技术变革真正落地，仍需要科学界、临床机构、企业与监管部门合力推进。在数据安全可控、伦理规范完善、临床验证充分的前提下，人工智能才能更可靠地服务患者，推动肿瘤防治从经验驱动走向更高质量的精准医学。