在肿瘤流行病学领域，精准预防将发挥越来越重要的作用。传统的肿瘤流行病学通常关注单一危险因素的识别，难以揭示病因网络的完整性，因而在研究复杂疾病时具有严重局限。近十年来，随着高通量组学技术和医学大数据的不断发展，产生了多维度的信息，包括分子、细胞、组织、人群社会行为、生态环境等多水平、多组学大数据。未来需将多层次信息进行整合，构建完整的病因网络，并对未来的风险状况进行模拟及预测。实现这一目标的关键是构建设计良好、大样本量、长期随访、存档生物样本可用、暴露因素测量详细的生物样本库以及探索如何整合多层次，多组学大数据的方法。

近年来，基于基因检测、生物标志物和影像学等多种技术的早期筛查手段不断优化和创新，提高了肿瘤筛查的准确性和效率。未来的肿瘤流行病学研究将更加注重个体化和精准化的风险评估和干预策略，并利用多组学、AI等方法为不同的个体提供最适合的预防、诊断和治疗方案。同时癌症风险预测模型以及基于AI的癌症筛查智能系统的开发将实现癌症筛查的个体化、精准化和智能化。

健康医疗大数据是医学与大数据融合的必然产物。尽管当前的健康医疗大数据发展质量参差不齐，可及性也有所欠缺，但随着AI技术的不断进步，肿瘤流行病学研究将更多利用大数据分析及机器学习等方法，为癌症风险评估和预防提供更精准的技术支持。

本报告总结了2022年度肿瘤流行病学研究的重点进展，包括癌症的流行趋势、危险因素、多基因遗传风险评分、液体活检和AI等多个方面的研究成果。未来的肿瘤流行病学研究将更加注重早期筛查与预防、精准防控、多学科交叉研究的加强及人工智能的应用。随着科学技术的不断进步和全球合作的不断深化，肿瘤流行病学研究将为人类抗击肿瘤事业提供更有力的支持。