早期检测与治疗可以显著提高患者临床结局
乳腺癌成为全球第一大癌症且发病率逐年升高。世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的全球癌症数据显示：2020年全球新发癌症病例为1929万例（男性1006万例，女性923万例），乳腺癌高达226万，首次超过肺癌(220万)，占所有新增癌症患者的11.7%，成为全球第一大癌症。但早期检测与治疗可以显著提高患者临床结局，因此全球卫生组织推荐行X线钼靶筛查，属于乳腺癌筛查的“金标准”。在美国和英国，每年接受筛查的总数超过4200万次，据估计可将乳腺癌死亡率降低20-40％。
但是，癌症检测的准确度依然存在较大的差异，使得解读成本也很高昂。在显著的假阳性和假阴性率，使得临床仍需要质量更高、可及性更高的筛查手段。
主要会产生两个不良后果：
1、假阳性：可能导致患者焦虑，增加患者不必要的随访或侵入性诊断流程；
2、漏诊：可能要等到癌症发展到更晚期、更难以治疗时才会被发现。
人工智能是精准医学时代重要的发展方向
大数据的建立、深度学习和计算技术发展、诊疗模式的转变为医学人工智能发展提供机遇。目前，人工智能已在医学影像、病理、辅助决策系统等方面取得了一定的进展。
智能影像助力肿瘤诊断与治疗评价
在乳腺癌领域中，智能影像已经在病变诊断、疗效评价甚至预测分子分型中取得了一定的研究成果。研究显示，智能在诊断良恶性病变方面，仅次于具有 20 年丰富经验的乳腺放射科医生对平扫及增强图像的综合判断结果。此外，也有研究显示临床信息结合动态增强的 3D 影像信息可以作为生物标志物来鉴别乳腺癌的分子亚型，特别是对于三阴性乳腺癌的预测。应用 AI辅助诊断能够帮助医生更加快捷和准确地对疾病做出诊断，提高诊断效率及准确度。
在医学影像分析的好几个任务上，人工智能的性能已经达到或超过人类专家。研究团队收集了一个来自英国的具有代表性的大数据集和一个来自美国的内容丰富的大数据集。
研究结果显示，假阳性率绝对降低了5.7%（美国）和1.2%（英国），假阴性率绝对降低了9.4% （美国）和2.7% （英国）。
智能病理加速肿瘤的定性和定量判断
目前，智能病理已用于乳腺癌等多种肿瘤中，应用范围集中于细胞学初筛、良恶性鉴别、形态定量分析、组织学分类等方面。如有研究对乳腺癌切除标本进行了自动 HER-2 评分，结果显示与病理医师诊断结果有很高的符合率。在分子病理方面，在海量的基因组学信息中，应用人工智能分析技术，已成为精准医学不可或缺的发展要素。
智能病理的发展应用不但能减轻病理医师负担，在一定程度上也可以弥补病理科医生主观分析的不足，提升病理的定性和定量判断，提高病理诊断的准确度，还能为患者提供个性化的治疗意见和疾病预后判断，推动精准病理的发展。
在一项由6名放射科医师组成的独立研究中，该人工智能系统的性能优于所有人类读片者：人工智能系统的AUC-ROC面积比放射科医师的平均AUC-ROC绝对限度大11.5%。
研究团队对该人工智能系统还进行了英国的“双重阅读流程”（Double Reading Process）的模拟，发现该人工智能系统保持了非劣效性能，并使第二个读片者的工作量减少了88%。对人工智能系统的有力评估，为开展提高乳腺癌筛查的准确性和效能的临床试验铺平了道路。
论文解读部分来自：新智元
智能决策丰富临床实践的决策模式
智能决策系统的研发就是能够结合人工智能的学习分析能力及专家的经验，从而得到更加准确的决策方案。
CSCO BC 协作组完成了一项 2000 份病例的人工智能决策和专业医生决策的对比研究，研究结果显示 WFO( Watson for oncology) 智能决策在乳腺癌疗中展示出较好的可行性和规范性，帮助临床医生省时、省力，辅助应用可进一步提高医生决策的规范性。
此外，具有我国自主知识产权的智能决策系统也取得初步成果，基于 CSCO BC 大数据和CSCO BC 指南的乳腺癌智能决策完成的I期临床研究，提示基于 CSCO 乳腺癌诊疗指南的智能决策系统在不同类别、不同阶段的乳腺癌病例中显示出良好的决策规范性，2019 年 CSCOAI系统正式发布，并在全国各地启动应用，推动了国内智能决策系统的发展。作为传播 CSCO BC 指南与推动规范化诊疗的重要媒介，CSCO AI已经形成了智能决策、证据支持、不良反应、费用参考、患者随访五位一体的重要功能。2021 年，在原有功能的基础上，CSCO AI还增加了患者毒性管理、临床研究入组提示、骨转移诊疗提示等功能，从而推动智能系统的临床应用。我们还将定期收集临床信息及用户反馈，进一步合理优化 CSCO AI系统，建立完善形成智能决策、毒性预警、疾病管理、资源共享的医疗生态圈，融合个案管理系统，为中国乳腺癌患者全程管理提供帮助。
人工智能是重要的发展方向，智能系统不仅可以帮助临床医生节省时间和精力，还有希望进一步提高肿瘤的精准诊断与治疗。因此专家组鼓励开展人工智能相关的临床研究，发展我国自主知识产权的人工智能系统。
