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每年十月是国际“乳腺癌防治月”，旨在全球范围内呼吁社会关注乳腺癌，普及“早预防、早发现、早治疗”的科学理念。在中国，乳腺癌位居女性恶性肿瘤发病率首位，且发病年龄呈年轻化趋势，对女性健康及公共卫生体系构成严峻挑战。在此背景下，加强乳腺癌防治知识科普，展示我国前沿诊疗进展，具有重大的社会意义和现实紧迫性。
值此“国际乳腺癌防治月”之际，中国医学论坛报特别携手国家恶性肿瘤临床医学研究中心——天津医科大学肿瘤医院，特别推出“粉红十月·‘津’心守护——探索乳腺癌诊疗天肿经验”主题活动！
本期，我们荣幸邀请到天津医科大学肿瘤医院乳腺病理科郭晓静教授进行访谈，系统阐述了数字化病理与人工智能在乳腺癌诊疗中的创新应用与发展前景，从临床价值、基层医疗赋能、技术创新及学科建设等多个维度，揭示了这一交叉领域如何重塑乳腺癌诊疗格局。访谈精粹整理如下，以飨读者。
效率与精准双提升
AI重新定义病理诊断价值
病理报告作为指导乳腺癌治疗的“金标准”，其准确性与时效性直接影响临床决策。郭晓静教授指出，人工智能的引入旨在实现“更快、更准”的诊断，从根本上缩短患者的治疗等待时间。
“对于患者而言，最关心的是治疗能否准确及时地进行。”郭教授解释道，“人工智能赋能诊断，能显著提升诊断效率和速度，使治疗窗口期更短，从而更好地支持患者的整体治疗。”
郭教授认为，AI技术在三个层面展现出显著价值：在诊断速度方面，以术中冰冻病理诊断为例，在AI辅助下，能够大幅提升术中诊断的时效性，为外科医生节省宝贵的手术时间；在诊断精度上，AI系统能够帮助病理医生发现微浸润性癌、淋巴结微转移等细微病变，有效降低漏诊风险；在数据整合层面，智能化系统能够将病理诊断信息与治疗反应、用药记录及预后数据进行深度融合，为制定个体化治疗方案提供支持。
打破基层医疗资源壁垒
构建数字化诊疗新生态
面对基层医院病理医生数量不足、诊断能力不均衡的现状，郭晓静教授认为，数字化病理与人工智能正是破解这一困境的关键所在。
“病理学科对医生的能力要求很高，培养周期长，无论在国际还是国内，病理医生的数量都远远低于医疗需求。”她分析道，“数字病理与人工智能的结合，为基层医疗提供了一把打破困境的‘金钥匙’。”
通过构建远程病理会诊平台，上级医院的专家资源与诊断经验得以有效下沉至基层。郭教授举例说明：“像湖北省等地区已经建立了上下分级诊疗的全省级人工智能病理诊断远程会诊系统，实现了优质医疗资源的有效下沉。”同时，AI辅助诊断系统可作为基层医生的“智能助手”，提升初步诊断的精准度。此外，基于数字化切片的标准化培训体系，也有助于实现不同医院间病理诊断的规范与同质化。
从“泛”到“专”
“乳腺病理垂直大模型”助力精准诊断
在人工智能模型建设方面，郭晓静教授团队正致力于构建“乳腺病理垂直大模型”，这与常见的“泛肿瘤”模型形成显著区别。“泛肿瘤模型的特点是‘多而全’，但在乳腺癌这一特定病种上，存在数据深度不足、对器官特异性特征捕捉不够精细等局限。”郭教授深入分析道，“而作为乳腺专科病理，我们基于学科积累和优势，选择了一条垂直深耕的发展路径。”
所谓的“乳腺病理垂直大模型”，不仅聚焦精准病理诊断任务，还将病理图像与影像学检查、治疗方案、疗效反应及生存数据等多维度信息进行整合，目标在于预测新辅助治疗疗效、辅助临床进行治疗方案优选、并评估患者的远期生存。
“这是一个纵向深入的单病种模型，我们将精准诊断、治疗和预测预后紧密联合，推动乳腺癌诊疗向真正意义上的个体化迈进。”郭教授补充道。
未来展望
构建智能诊断生态系统
对于学科的未来发展，郭晓静教授有着清晰的设想与期望：首先将全面推进全流程数字化建设，实现从自动化切片扫描、上传到AI辅助的智能化病理诊断的全流程覆盖，并支持多院区、跨区域的协同诊断；其次要加强AI与病理图像的深度科研融合，挖掘形态学背后所隐藏的治疗敏感性、基因突变等信息；最后要致力于诊断标准的统一与技术普惠，让人工智能成为医生的可靠助手。
“我们坚信人工智能是医生很好的助手，而不是替代。”郭教授强调，“我们的目标是让这些智能化工具和标准化诊断能力惠及更多层级医院和不同地区的患者，让优质的乳腺病理诊断服务实现更广泛的覆盖。”
主任医师
天津医科大学肿瘤医院乳腺病理科主任
中国女医师协会病理专业委员会副主任委员
中国妇幼保健协会病理专业委员会副主任委员
天津市医学会病理学分会副主任委员
天津市医疗健康学会乳腺疾病专委会副主任委员
中国抗癌协会乳腺癌专业委员会常委
中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会常委
10月27-31日
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