肾癌为泌尿外科常见肿瘤，临床预后异质性高，传统预后评估常受限于临床及检测技术限制，近年来，基于生物信息学开展预后评估因 可整合处理大量多组学数据而受到重视。此综述归纳基于生物信息学构建肾癌预后评估模型研究进展，分析其研究方法、主要成果与不足，认为通过整 合基因及临床信息或免疫特征结合机器学习算法可构建较为可靠的预测患者生存期的临床决策模型，但仍存在数据单一、样本量少、缺乏外界验证等问 题，后续研究应加强多中心验证、扩大样本量、综合更多临床特征等，以进一步提升模型的泛化能力与临床应用价值。 【关键词】肾癌；生物信息学；预后模型；机器学习；多组学数据