يُعتبر الدمج المسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في علم الجينوم السرطاني خطوة حاسمة نحو تحسين نتائج العلاج السرطاني. رغم الفوائد الكبيرة لهذه التقنيات، إلا أن عملية ترجمة النتائج المولدة إلى الممارسات السريرية تُعتبر بطيئة.

التحدي المركزي هنا لا يقتصر على القدرة الحسابية فحسب، بل يتعلق بالدمج الموثوق لهذه التقنيات في سير العمل السريري. هذه المراجعة تتناول كيف يمكن أن تعزز NLP وAI سلسلة الجينوم السرطاني عبر خطوات متعددة، من التنقيب الأدبي والتفسير التلقائي للمتغيرات إلى مطابقة التجارب السريرية وبناء الرسوم البيانية للمعرفة.

لقد حددنا أربع مجالات ترجمية مرتبطة تظهر العقبات: عدم اتساق الأدلة، الشفافية وعدم اليقين، إدارة البيانات وإمكانية التكاثر، والتكامل بين الأنظمة. بدلاً من تحليل هذه التحديات بشكل منفرد، نتبنى رؤية شاملة حيث نركز على التفاعل بينها عبر مسار الترجمة.

نقترح إطارًا مفاهيميًا وخريطة طريق للتصدي لهذه المجالات من خلال التحقق الدقيق، وطرق تعييد عدم اليقين، وهياكل قابلة للتشغيل المتبادل، وتوافق تنظيمي، ورقابة بشرية خلال دورة حياة الذكاء الاصطناعي. إن التقدم نحو الاستخدام الروتيني السريري يعتمد أقل على تحسين القدرة على النماذج وأكبر على معالجة هذه المجالات المتفاعلة من التطوير إلى النشر والمراقبة بعد النشر.