來自世界衛生組織（who）的數據顯示，40%以上的癌癥是可以預防的。早診斷、早治療對于降低乳腺癌的發病率和死亡率具有重要作用。為了更好地關愛女性健康，全球興起了“粉紅絲帶”運動，并由《時尚健康》于2003年引入中國。
2018年的中國粉紅絲帶運動，由《時尚健康》、英特爾、匯醫慧影等共同發起，并于9月28日在北京舉辦了“愛護乳腺，ai不宜遲”為主題的發布會。
中國乳腺癌發病率不斷增長，城市發病率高于農村
根據who發布的數據，2012年全球女性有超過167萬乳腺癌新發病例，占女性全部惡性腫瘤發病構成的首位，幾乎每4例女性惡性腫瘤病例中，就有1例是乳腺癌病例；同期死于乳腺癌的女性患者約有52萬例，也位于女性惡性腫瘤死亡占比的首位。
中國雖然不是乳腺癌的高發國家，卻是乳腺癌發病率增長速度最快的國家之一,乳腺癌發病率以每年2~3%的速度遞增，增長速度高出歐美國家。
在我國，女性乳腺癌發病情況具有以下幾個顯著特點：
第一、乳腺癌已經成為中國女性健康的最大威脅。
根據國家癌癥中心發布的《2018年全國最新乳腺癌報告》，全國2014年女性乳腺新發病例約27.89萬例,占女性惡性腫瘤發病的16.51%。女性乳腺癌發病和死亡分別位居我國女性惡性腫瘤發病和死亡的第1位和第5位，已經成為女性健康的最大威脅。
2014年中國女性前10位惡性腫瘤發病構成
第二、城市地區女性乳腺癌具有更高的發病率和死亡率。
由于城市地區的環境污染嚴重、飲食習慣的改變、工作壓力大等因素，導致女性乳腺癌更高的發病率和死亡率。據統計，2014年中國城市地區女性乳腺癌的發病例數和死亡例數分別是農村地區的2倍和1.8倍。
第三、乳腺癌發病年齡早，且隨著年齡增長發病率進一步增加。
根據數據統計，中國乳癌患者發病高峰年齡在45~55歲，比西方人早10歲，35歲以下約占15%。另一方面，中國女性在20歲之后，乳腺癌發病率隨年齡增長迅速上升，并于55歲年齡組達到高峰。
乳腺科醫生嚴重短缺，人工智能有望解決乳腺癌診療資源的供需矛盾
在乳腺癌診療過程中，醫生的作用至關重要。但是，要培養一名合格的乳腺科醫生需要花費大量的時間和精力。中華醫學會放射學分會乳腺影像學組組長彭衛軍教授曾指出，一個優秀的乳腺醫生需要5-10年的成長周期，在這期間需要獲得多位導師的指導，并積累足夠的臨床經驗。
正因為培養乳腺醫生難度很大，目前國內專業的乳腺x線鉬靶閱片醫生不超過1000人，面對每年幾十萬新發病例，中國乳腺醫生每天的閱片數量常常數倍于歐美醫生。
可以預見，隨著我國城鎮化率的提高和人口老齡化的加劇，乳腺癌帶來的挑戰將更加嚴峻。面對這一嚴峻的形勢，有什么應對方法呢？
除了加大醫療資源投入外，人工智能的應用有望大幅提升乳腺癌診治效率，解決乳腺科醫生供給不足的問題，降低居高不下的乳腺癌發病率和死亡率。
總體上來看，以下幾個方面的因素推動了人工智能在乳腺癌診療當中的應用：深度學習框架的發展降低了人工智能的應用門檻，計算機視覺技術發展，提升了圖象識別模型的準確率；gpu、fpga等人工智能芯片的發布大幅提升了計算能力；醫學影像設備的普及以及醫院信息化的提升，積累了乳腺影像數據，為人工智能模型的訓練提供了條件。
在前沿技術進展方面，影像組學的應用，可以精準、量化預測病灶特性以及生存期；人工智能、mdt、大數據相結合，可以根據全量數據得到量化篩查或診斷結論、預后預測及最佳方案。
匯醫慧影推出乳腺癌人工智能全周期解決方案
針對目前乳腺癌防治領域存在的醫生供需缺口大、進入門檻高、醫療資源分布不均衡等難題，匯醫慧影聯手英特爾，在其ai輔助診斷平臺dr.turing上推出“乳腺癌人工智能全周期健康管理云平臺”產品，提供全數據鏈監控管理平臺和乳腺疾病全周期解決方案。在英特爾至強服務器的支持下，其高通量計算平臺采用英特爾inception-v4以及inception-resnet-v2等深度網絡的乳腺癌篩查技術，可支持多模態數據運算，大幅提升數據處理、推理效率和檢測效率。
依據長期的技術積累，匯醫慧影開發出適應于小數據集的算法，降低了人工智能模型訓練對醫學影像數據的需求。在目前乳腺影像數據相對缺乏的情況下，依然能開發出高準確率的人工智能模型，并通過醫生使用過程中的反饋修正，不斷提升系統性能。
“乳腺癌人工智能全周期健康管理云平臺”利用人工智能技術優化乳腺成像流程，提供新的圖像重建方法，提升成像速度和圖像質量，在乳腺癌的早篩、臨床治療以及整個病程的管理方面，為醫生提供幫助。
據統計，美國乳腺癌平均5年生存率為90%，中國只有73.1%。對于提升乳腺癌的生存率來說，乳腺癌的早篩早診非常重要。在乳腺癌早篩方面，“乳腺癌人工智能全周期健康管理云平臺”通過對影像數據的分析，給出腫塊灶和鈣化灶的位置，進行疑似病灶的定位。利用計算機高效、精確的特點，能提升醫生閱片效率，降低漏診誤診率，并提供量化的影像解讀報告，幫助醫生和病人更好的了解病情。
據統計，乳腺病變大約70％是良性的，20％是惡性的，10％是高危病變。經過篩查發現病灶后，需要進行病灶良惡性的判別和診斷。乳腺癌的診斷除了影像數據外，還結合患者的臨床表現及病史，在臨床檢查發現異常的基礎上進行活檢，最后確診還將依據細胞病理學和組織病理學診斷結果。
近年來，針對遺傳性乳腺癌的篩查以及個性化的精準醫療方面，基因分析方法也得到快速發展。而匯醫慧影推出的人工智能乳腺癌系統，正是將醫學影像數據與臨床、病理數據、基因數據進行融合，依據全量數據對乳腺癌的精確診斷提供幫助。
根據診斷結果，人工智能乳腺癌系統能為臨床醫生推薦優選的治療方案。醫生根據腫瘤的分期和患者的身體狀況，酌情采用手術、放療、化療、內分泌治療、生物靶向治療及中醫藥輔助治療等綜合手段，以期產生更佳的治療效果。
匯醫慧影的人工智能乳腺癌系統，還為乳腺癌患者提供全流程的病程管理，覆蓋檢查、治療、隨訪環節，提供全病程的智能監控和管理，及時根據病情變化優化治療方案，通過優化診療流程提升治療效果，并為患者節約治療費用。
20世紀80年代，計算機輔助診斷（computer-aided diagnosis，cad）技術在醫學影像診斷方面開始應用，輔助影像科醫師發現并分析病灶。乳腺cad被廣泛應用在x線攝影對乳腺癌的篩查上，對于推動乳腺疾病的診治提供了一定的幫助，但也暴露出諸多問題和不足。
來源：健康界
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