一、项目背景

  恶性肿瘤的免疫治疗通过强化机体免疫细胞的肿瘤毒性作用实现抗癌效果，已成为改善肿瘤患者预后的新兴有力工具。对接受免疫治疗的恶性肿瘤患者进行长期随访，不仅是评估疗效、监测疾病进展的关键，更是实现全程化、个体化肿瘤管理的基石，有助于提高患者用药依从性、改善生活质量及延长生存期。研究表明，规范化随访可显著提高肿瘤患者的5年生存率，降低复发转移风险，并为优化治疗策略、肿瘤自然史研究及预后因素分析提供宝贵数据支持。

  然而，传统随访模式面临依从性差、耗时耗力、数据标准化与整合困难等挑战。随着信息技术的发展，特别是基于互联网和人工智能的智能化随访系统，为解决上述问题提供了新的可能，有助于提高患者依从性、降低随访成本、实现数据实时采集与分析，并为精准预测和个体化管理开辟新途径。

  目前，国内外在肿瘤随访研究方面已取得一定进展，包括制定随访指南、建立肿瘤随访登记系统以及探索智能化随访应用。但仍存在数据结构未完全统一、智能化系统尚未大规模推广、人工智能技术与随访过程融合有待深化等问题。因此，构建基于标准化数据集的大规模长期随访数据库，并利用此数据库建立辅助临床决策的各类分析预测模型，已成为当前肿瘤学研究的重要方向和迫切需求。   
本项目旨在通过系统性方法，解决当前免疫肿瘤治疗及长期随访中存在的上述问题，为提升肿瘤患者的长期管理水平和相关科学研究提供有力支撑。

  二、研究内容

  本项目成功构建了智能化、标准化的肿瘤免疫治疗随访管理体系，实现了随访数据的高效采集、深度分析和价值转化，为提升接受肿瘤免疫治疗患者的长期管理质量和个体化精准治疗提供了有力支撑。

  在学术方面，发表了数篇高水平学术论文，申请了国家发明专利，并参与编写了肿瘤智能随访技术指南或团体标准，同时举办了多次国际学术会议或研讨会。

  在应用层面，项目构建了包含乳腺癌、肺癌、食管癌、胃癌、肠癌、肝癌等高发肿瘤的标准数据集，并完成了上述癌种的随访数据库建设，其中单个病种数据量均达到数万例级别。

  同时，建立了人机结合的高效智能随访模式，并开发了一系列辅助临床决策的预测模型，涵盖生存分析、疾病进展预测、免疫治疗反应预测及生活质量预测等方面。

  项目还提供了一套能够优化药物临床治疗的专病免疫治疗数据集，并积极探索了为药物研发提供决策依据的模型和路径。

  这些成果显著提高了肿瘤患者的随访依从性，改善了患者的生存质量，提升了医疗资源的利用效率，为精准医疗和个体化治疗提供了坚实的数据支持，同时也为免疫治疗的经济学评价贡献了宝贵数据，为相关卫生决策提供了参考。