Gnant M. Balancing global standards and regional nuancesin breast cancer care: the role of guidelines, clinical research, precision medicine,and artificial intelligence in advancing quality of care for patients worldwide.Cancer Biol Med. 2026; 23: 314-319. doi: 10.20892/j.issn.2095-3941.2025.0674

循证框架与地区差异：国际指南的现实平衡

国际指南是乳腺癌诊疗的基石，NCCN、ESMO、St. Gallen等国际指南通过标准化的治疗流程，致力于在全球范围内推动公平、循证的临床实践。然而，这些指南虽具有广泛适用性，却无法完全套用于所有地区——不同区域的医疗资源差异决定了指南必须因地制宜地进行调整。但值得注意的是，地区差异有时也被用作偏离循证医学标准的借口。我们固然需要尊重各地的现实条件，但最终目标应当始终如一：让每一位乳腺癌患者都能获得可及范围内的最优治疗。

Gnant教授在文中以两个例子加以说明。一是外科治疗的选择：在放疗设施匮乏的地区，乳房切除术往往优先于保乳手术——尽管后者是公认的标准，这种妥协虽“不可接受”，却是必须直面的现实。二是基因检测的应用：随着可及性提高，新的问题随之浮现——不仅在于费用，更在于并非所有检测结果都能转化为可操作的临床决策。除资源限制外，文化观念、陈旧传统和知识欠缺同样导致部分地区治疗水平滞后。此外，临床异质性进一步加剧了标准化的复杂性，患者的年龄、肿瘤分期及合并症等因素都会影响治疗路径的选择。这要求国际指南在提供循证框架的同时，必须留出灵活的决策空间，以期在尊重多样性的前提下，实现全球范围内公平医疗的最终目标。

精准医学推动指南持续优化

精准医疗深刻改变了乳腺癌的治疗格局，推动治疗理念从“一刀切”转向基于分子分型和生物标志物的个体化策略。目前，针对不同亚型已形成标准化的治疗路径，而生物标志物的应用则进一步优化了治疗选择。例如，BRCA1/2突变的研究推动PARP抑制剂的临床应用；多基因组检测可预测早期ER阳性乳腺癌的复发风险，帮助临床医生判断是否可以豁免化疗；而对ESR1、PIK3CA、AKT等突变的研究不断深入，也为进一步细化治疗方案提供了重要依据。这些进展正推动国际指南在保留结构化治疗框架的基础上，立足分子异质性不断优化和革新标准化策略。然而挑战依然存在，尤其是在中低收入国家，基因组检测和靶向治疗的可及性有限。国际指南必须在前沿进展与现实可行性之间寻求平衡，确保推荐方案在不同资源条件下仍具操作性。

人工智能嵌入临床实践，实现乳腺癌诊疗“智能标准化”

AI正为乳腺癌治疗带来新的变革可能——通过提高诊断准确性、优化治疗决策、改善患者分层，有望与现有指南深度融合，从而实现“智能标准化”。在影像诊断领域，AI展现出显著潜力。它可辅助放射科医生判读乳腺影像，尤其在资源匮乏、专业人才短缺的中低收入国家，有助于确保筛查方案更有效地落地实施。在治疗决策方面，AI通过整合临床与分子数据预测疗效、推荐方案。以IBM Watson为例，其可将患者信息与NCCN指南及临床试验数据比对，提出个性化治疗建议。患者分层同样是AI的优势场景，机器学习模型可分析基因组、临床及生活方式数据，精准识别高风险人群。

实现智能标准化的关键在于将AI与现有指南相结合。当AI与电子病例系统融合，临床医生可实时获取契合指南要求的和个体化决策支持。然而，AI的推广仍面临挑战：数据隐私、算法偏见、跨人群验证等问题不容忽视。例如，仅基于高收入人群数据训练的模型，由于肿瘤生物学特征或影像质量存在差异，在低收入地区可能表现不佳。这提示国际指南需纳入AI应用的伦理与质量标准，如WHO 2021年发布的《人工智能伦理报告》所倡导，确保其在全球范围内的公平、透明使用。

临床研究与转化医学的价值延伸

无论是转化研究还是临床研究，其重要性都不容低估。转化研究致力于将基础科学的前沿发现转化为真正惠及患者的临床成果。在临床研究领域，过去多由制药企业主导，而由学术机构发起的研究则更能聚焦于对患者真正重要的临床问题。而为提升研究成果的可及性、研究群体的多元化，高水平研究团队与全球范围内其他临床研究团队之间的协作也至关重要。此外，人工智能的介入，为优化临床试验设计提供了新的可能。

乳腺癌诊疗的未来，正在于迈向“智能标准化”——一种将全球指南与地区实际、前沿技术、临床试验相融合的动态模式。要实现这一愿景，各方必须共同努力，不仅要弥合医疗服务可及性之间的鸿沟，还需要着力破解精准医学与人工智能应用在不同地区间的失衡，尤其要关注中低收入国家的现实困境。在此过程中，这些新技术的开发与验证必须始终符合伦理规范。Gnant教授呼吁，国际指南应逐步将人工智能辅助决策和精准医学纳入标准框架，并为不同资源条件下的应用提供清晰的指引。唯有如此，我们才能真正朝着一个目标迈进：让每一位乳腺癌患者都能获得既遵循标准、又贴合个体需求的治疗，在全球范围内实现疗效的最大化。

Michael Gnant 教授