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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影像诊断科路红教授进行访谈，深入探讨人工智能如何为乳腺影像诊断注入新的活力。从技术原理到临床实践，从基层赋能到未来展望，一幅AI赋能乳腺癌诊疗的新图景正徐徐展开。访谈精粹整理如下，以飨读者。
从"医学生"到"专家助手"
AI如何学会看懂影像
要理解人工智能在医学影像中的应用，首先需要了解其运作机制。对此，路红教授采用了一个贴切的比喻："不妨将AI想象成一位特殊的医学生。"她解释道，这位"学生"需要经历严格的专业训练：首先在海量的标注影像中学习识别病灶，就像医学生通过无数病例积累经验；待其"学业有成"后，才能走上临床岗位，成为医生的得力助手。
这个学习过程并非一蹴而就。AI系统需要反复研读数以万计的乳腺影像，从中提炼特征、总结规律。值得一提的是，如今的AI技术已不仅限于识别单一影像特征，而是向着整合多源信息、综合分析判断的方向发展，这种进步正在悄然改变着传统影像诊断的工作方式。
精准与效率
AI为患者带来哪些实在获益
在医疗资源分布不均的现实背景下，提升诊疗的精准度和效率显得尤为重要。路红教授指出，AI凭借其独特优势，正在这两个维度上展现出显著价值。"就像拥有'火眼金睛'，AI能够发现人眼难以察觉的细微病变，并对这些微小结节进行精确量化分析。"这种能力在早期乳腺癌筛查中尤为珍贵。
对于就诊患者而言，最直观的感受就是等待时间的缩短。"以往可能需要一两天才能拿到的诊断报告，现在借助AI辅助，可以在更短时间内完成。"更重要的是，这种效率提升并不意味着质量打折——恰恰相反，AI的参与让诊断更加标准化、规范化，有效减少了因医生疲劳、经验差异等因素导致的诊断波动。
赋能基层，用科技打通医疗
"最后一公里"
我国基层医疗机构普遍面临专业人才短缺、诊断水平不均的挑战，这一现状严重制约了乳腺癌早期筛查的普及与质量。面对这一现实挑战，AI技术展现出了独特的价值。
路红教授认为，AI就像一位永不离岗的"专家助手"，能够将优质医疗机构的诊断经验标准化、规范化地传递到基层。"通过AI辅助诊断系统，基层医生可以获得持续、稳定的技术支持，这在一定程度上缓解了专业人才不足的压力。"这种技术赋能不仅提升了基层医疗机构的诊断水平，更让患者在"家门口"就能享受到优质的医疗服务，真正实现了医疗资源的精准下沉。
在人工智能与医疗深度融合的浪潮中，天津医科大学肿瘤医院探索出了一条独具特色的发展路径。作为国内乳腺疾病诊疗的重要中心，医院并不满足于仅仅应用现成的AI工具，而是主动参与到技术优化的过程中。
“我们不仅是AI技术的使用者，更是临床问题的提出者、模型优化的参与者和共建者。”路红教授如此形容团队的定位。基于丰富的临床数据和诊疗经验，团队能够精准把握临床需求，将这些需求转化为技术优化的方向。这种从临床中来、到临床中去的创新模式，确保了AI技术始终与医疗实践保持同步，形成了良性循环的发展生态。
随着精准医疗理念的深入，单一的影像诊断已难以满足临床需求。当我们展望未来，多模态数据的融合分析将成为重要发展方向。现代影像技术能够提供包括形态学特征、功能代谢信息在内的多维度数据，这为AI系统的深度应用创造了条件。
路红教授透露，团队正在探索将影像数据与临床信息、病理结果等多源信息整合，构建更加精准的诊疗预测模型。"这就像是把零散的拼图组合成完整的画面。"她比喻道，这种多模态融合的分析方法，有望实现对乳腺癌的早期预警、精准诊断和个体化治疗指导，最终推动诊疗模式从"标准化"向"个性化"转变。
主任医师 博士生导师
天津医科大学肿瘤医院乳腺影像诊断科主任
中华医学会放射学分会乳腺学组委员
中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会委员
中国抗癌协会乳腺癌专业委员会委员
中国抗癌协会癌症筛查与早诊早治专业委员会委员
天津市抗癌协会肿瘤影像专业会副主任委员
10月27-31日
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