人工智能在乳腺癌影像诊断中的临床转化

摘要

乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤，早发现早诊断是延长生存期的关键，但是传统影像学诊断方法存在局限性。近年来，人工智能（AI）技术通过深度学习、图像处理等手段，显著提升了乳腺癌影像诊断的准确性和效率。在乳腺超声、乳腺X线、乳腺MRI及新兴影像技术中，AI可通过病变检测、分类、图像增强、风险预测及临床决策支持等技术推动医学影像的发展。然而，AI的临床转化仍面临数据标准化、算法泛化性、伦理合规等挑战，未来还需加强多中心合作，推动技术革新以及完善伦理法规，确保能真正地满足临床需求，从而推动乳腺癌诊疗的智能化、精准化与普惠化。本文系统综述了AI与传统影像学方法在乳腺疾病诊断、治疗及预后预测中的差异化优势与不足，探讨其临床转化的可行路径与未来发展方向，并对AI在乳腺疾病诊疗中的应用前景进行展望。

关键词

人工智能 / 乳腺癌 / 医学影像 / 深度学习