Данная работа представляет собой методологическое руководство по применению искусственного интеллекта для анализа данных жидкостной биопсии (LB) в онкологии. Авторы подчеркивают, что, несмотря на огромный потенциал неинвазивного обнаружения опухолевых биомаркеров, в литературе наблюдается дефицит исследований, успешно интегрирующих признаки LB с помощью ИИ. В статье предлагается структурированный подход к проектированию исследований, включая определение критериев отбора пациентов и выбор объема выборки. Особое внимание уделяется стратегиям предобработки данных: нормализации, коррекции батч-эффектов, а также методам обработки выбросов и пропущенных значений. Авторы рекомендуют использование различных алгоритмов машинного и глубокого обучения для селекции признаков с целью повышения робастности моделей. В работе также акцентируется необходимость проведения строгой внутренней и внешней валидации, а также оценки клинической применимости и интерпретируемости моделей, что является критическим фактором для их внедрения в реальную медицинскую практику.