隨著腫瘤精準(zhǔn)診療理念的越發(fā)普及，人工智能，尤其是以數(shù)據(jù)體量和算力提升為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)等算法對(duì)腫瘤的輔助診斷起到了重要的推進(jìn)作用。隨著綜合診療的發(fā)展，乳腺癌患者的生存率得到極大提升。然而異質(zhì)性使得不同患者的病因、預(yù)后和對(duì)治療的反應(yīng)差異較大，而借助人工智能的手段，可以逐步解決這一問題，有效推動(dòng)個(gè)體化精準(zhǔn)診療，造?；颊?。

可協(xié)助提升影像診斷準(zhǔn)確率

目前人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像組學(xué)中的應(yīng)用最為廣泛。乳腺鉬靶 X線攝影作為乳腺篩查診斷的重要影像學(xué)檢查手段之一，可以在早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌，但影像醫(yī)師判讀乳腺X線影像存在一定的假陽性和假陰性，且工作負(fù)擔(dān)較重。20世紀(jì)90年代以來計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）系統(tǒng)開始被應(yīng)用于乳腺X線影像，并在降低假陽性率方面取得一定成效。近年來隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CAD煥發(fā)了新的生機(jī)。2020年1 月英美學(xué)者聯(lián)合發(fā)表于《Nature》的一項(xiàng)多中心大樣本研究報(bào)道，利用AI輔助乳腺X線片判讀不僅在英美不同患者群體之間存在極佳的泛化性，且分別將單人閱片的假陽性率和假陰性率最高降低了5.7% 和9.4%，在獨(dú)立測(cè)試集驗(yàn)證時(shí)，AI判讀乳腺X線片診斷效能優(yōu)于同時(shí)參與的六名放射科醫(yī)師。此AI 輔助乳腺 X 線診斷系統(tǒng)不僅提升了診斷的準(zhǔn)確率，更可極大減輕醫(yī)生工作負(fù)荷。

輔助病理診斷展現(xiàn)巨大潛能

人工智能廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)療的另一個(gè)領(lǐng)域即數(shù)字病理學(xué)。乳腺癌的病理診斷如前哨淋巴結(jié)評(píng)估和病理分型等結(jié)果不僅決定手術(shù)治療的方式，也決定化療方案的選擇，對(duì)患者預(yù)后具有重要意義。然而培養(yǎng)一個(gè)成熟病理醫(yī)師所需周期十分漫長(zhǎng)，導(dǎo)致目前我國(guó)病理醫(yī)師的缺口巨大，人工智能或可為病理人才的緊缺提供解決方案。荷蘭研究學(xué)者發(fā)表于美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)會(huì)刊《JAMA》的研究對(duì)人工智能診斷乳腺癌患者前哨淋巴結(jié)HE切片轉(zhuǎn)移情況與病理醫(yī)師的診斷進(jìn)行比較，一些深度學(xué)習(xí)算法取得了比 11 名病理專家更優(yōu)的診斷性能展現(xiàn)出人工智能在輔助病理診斷方面迅捷準(zhǔn)確的巨大潛能。美國(guó)哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)2020年8月在《Science Translational Medicine》上展示了一種便攜式自動(dòng)成像細(xì)胞分析系統(tǒng)(CytoPAN)。該系統(tǒng)通過檢測(cè)細(xì)針穿刺獲取最低50個(gè)細(xì)胞的流式細(xì)胞熒光檢測(cè)后，可在1小時(shí)內(nèi)準(zhǔn)確檢測(cè)出乳腺癌及其亞型。前瞻性臨床試驗(yàn)顯示該系統(tǒng)在 63 位患者中乳腺癌診斷準(zhǔn)確率高達(dá)100%，HER2 診斷準(zhǔn)確率達(dá)96％，ER診斷準(zhǔn)確率達(dá)92%，實(shí)現(xiàn)乳腺癌的快速診斷和病理分型。本團(tuán)隊(duì)與國(guó)家超級(jí)計(jì)算天津中心的合作開展的人工智能深度學(xué)習(xí)“兩步法”判讀乳腺癌免疫組化切片 HER2 擴(kuò)增的多中心研究成果證明，人工智能不僅達(dá)到了90%以上的準(zhǔn)確率，更省略了傳統(tǒng)病理學(xué)的FISH 檢測(cè)，極大提升診斷效率的同時(shí)可節(jié)省檢測(cè)支出，體現(xiàn)出重要的社會(huì)效益。

人工智能仍面臨一定挑戰(zhàn)

盡管展現(xiàn)出了諸多優(yōu)勢(shì)，目前我國(guó)人工智能的臨床應(yīng)用與發(fā)展依然處于起始階段，面臨一定挑戰(zhàn)。人工智能的基礎(chǔ)與關(guān)鍵即算法的創(chuàng)新性與可解釋性需要醫(yī)工學(xué)科共同探索，學(xué)科交叉融合才能取得更多的成果。另一關(guān)鍵問題即臨床數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這與腫瘤的規(guī)范化診療理念相輔相成，優(yōu)質(zhì)的臨床數(shù)據(jù)建立優(yōu)質(zhì)的計(jì)算機(jī)模型，產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)的臨床實(shí)踐，是一個(gè)相互促進(jìn)的過程?？傊?，人工智能在乳腺癌的診療中展現(xiàn)出廣闊的前景。相信隨著時(shí)間的推移，創(chuàng)新的算法與算力將能夠做到更加快速、準(zhǔn)確、價(jià)格低廉地處理大數(shù)據(jù)，機(jī)器將越來越多地解放醫(yī)護(hù)的工作負(fù)荷，甚至做到人力所不能及的事情，完成真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，減輕對(duì)人力的依賴，形成遠(yuǎn)超人類和機(jī)器智能之和的新型高性能醫(yī)學(xué)模式。