胃肠道间质瘤（GIST）是胃肠道最主要的间叶源性肿瘤，其生物学特征复杂，风险程度各异，因此早期诊断及精准的危险度评估对于后续的治疗至关重要。影像组学可以从不同模态的影像数据中提取并分析具有强代表性的定量影像特征，通过机器学习的方法结合临床数据，完成对病变诊断和预测等工作。现有研究表明，影像组学不仅能用于GIST的鉴别诊断、危险度分层及预后判断，还在基因突变状态评估和治疗反应预测方面展现出潜力。本文就影像组学在GIST早期鉴别诊断、危险度分级、基因突变预测、治疗效果评估等方面展开综述，并报告其局限性，探讨未来的发展方向。