Cancer Innovation最新研究｜人工智能与乳腺癌管理：从数据到临床

文章题目

英文题目：

Artificial Intelligence and Breast Cancer Management: From Data to the Clinic

中文题目：

人工智能与乳腺癌管理：从数据到临床

关键词

英文关键词：

artificial intelligence, breast cancer, clinical practice, deep learning, machine learning

中文关键词：

人工智能，乳腺癌，临床实践，深度学习，机器学习

文章概述

乳腺癌严重威胁全球女性健康，其精准诊疗依赖临床病理、影像组学和基因组学等多维数据的整合分析。人工智能（AI）依托深度学习与机器学习的技术优势，在处理复杂异构数据及高精度图像解析方面展现出独特价值，已成为优化乳腺癌早期筛查效能、构建预后模型及制定个体化治疗方案的重要工具。然而，AI在临床转化过程中仍面临模型泛化性、透明度及多路径整合等挑战。

本文系统综述了近年来的相关研究，覆盖影像智能诊断、数字病理量化分析、ctDNA液态活检及治疗决策支持等领域，揭示AI技术在乳腺癌全周期管理中的价值，如通过多模态数据融合突破传统诊疗范式；驱动精准医学从理论向实践转化；优化医疗资源分配效率等。此外，本研究进一步阐述了当前AI临床应用面临的挑战，如算法可解释性与临床决策信任度矛盾；多中心数据异质性导致的模型泛化限制；伦理监管框架缺失引发的技术滥用风险等。

未来研究应着力构建"以患者为中心"的AI生态系统，开发基于联合学习的多组学整合平台，建立多中心前瞻性验证队列，设计动态风险评估-干预闭环系统，实现诊疗全程智能化管理，并制定分级式AI医疗伦理标准，推动从精准医疗到普惠医疗的范式转变。进而使得更多乳腺癌患者获益。

如何引用

Feng, K., Yi, Z. and Xu, B. (2025), Artificial Intelligence and Breast Cancer Management: From Data to the Clinic. Cancer Innovation, 4: e159. https://doi.org/10.1002/cai2.159