在中国，乳腺癌是女性发病率最高的癌症，已成为女性健康“第一杀手”。并且乳腺癌分期越晚，患者五年生存率就越低，因此乳腺癌早筛至关重要。联影智能研发乳腺人工智能辅助诊断系统，助力乳腺癌早筛，关爱中国女性健康。
 　 　乳腺癌风险筛查需求激增，传统阅片方式亟待改变
 　 　2021年12月31日，国家卫生健康委办公厅印发国卫办妇幼函〔2021〕635号文件《乳腺癌筛查工作方案》，推动各地政府积极响应，大力投入对妇女乳腺癌筛查的支持。根据《健康中国行动（2019~2030年）》，到2022年“两癌”检查将覆盖80%的县，到2030年覆盖率将提高到90%。
 　 　临床上，乳腺X线摄影检查是乳腺疾病的重要检查方法，是被证明能够有效降低女性乳腺癌死亡率的筛查手段，但其也存在对致密型乳腺病变分辨力差的缺陷。然而，中国女性致密型腺体比例高，致密的腺体结构容易掩盖病灶，给医生的阅片工作带来了诸多困难。伴随乳腺癌筛查需求的急剧增长，传统阅片方式面临巨大挑战。
 　 　针对这一痛点，人工智能技术可否成为提高阅片效率与准确性的有效方式，为乳腺癌广泛早筛提供技术支持？
 　 　联影智能X线乳腺人工智能辅助诊断系统助力乳腺癌早筛

 　 　联影智能乳腺人工智能辅助诊断系统可以自动评估乳腺腺体密度，并分别给出左乳和右乳的腺体分型。医生可对腺体分型进行手动修改。根据不同的腺体类型，医生可以结合其他影像征象和临床病史对患者病情进行更精准的诊断，有效降低乳腺癌漏诊率。

 　 　联影智能乳腺人工智能辅助诊断系统可根据BI-RADS指南自动检测可疑钙化、肿块、结构扭曲和不对称四大常见病灶，并对其进行分析和定位，细分各类型病灶的影像学征象、提供BI-RADS分类。同时还会提示乳内相关的伴随征象和典型良性钙化，辅助阅片医生进行精准诊断。

 　 　此外，该乳腺人工智能辅助诊断系统还可以精准定位病灶到乳房对应象限、钟面和特殊位置，测量病灶深度和到乳头距离；支持跨体位定位，自动关联不同体位上的同一病灶，可以辅助医生从多个维度观察同一个病灶，提高检出精准性，并且可以提高医生阅片效率，减轻阅片负担。

 　 　另外针对DBT检查，联影智能乳腺人工智能辅助诊断系统还支持2D+DBT的联合阅片方式，助力放射科医生更便捷的进行对比阅片，发现微小病灶，降低复检率。并且相较于PACS，缩短80%的影像等待时间，有效提升医生工作效率。
 　 　联影智能围绕MR乳腺人工智能辅助诊断系统展开的更多探索
 　 　除了在X线筛查中利用AI技术辅助诊断乳腺病变外，联影智能还在MR乳腺人工智能辅助诊断方面进行了广泛的研究和探索。
 　 　目前，联影智能围绕人工智能技术在乳腺癌诊断方面的应用展开了诸多探索。例如，《细胞》(Cell)杂志子刊《细胞·模式》(Patterns,Cell Press)此前在线发表了联影智能与上海科技大学、广东省人民医院、云南省肿瘤医院、杭州市第一人民医院、上海市第一人民医院、中南大学湘雅二医院、贵州省人民医院、上海瑞金医院合作完成的“人工智能赋能乳腺肿瘤分割”科研成果。该文章提出了一种强大而高效的基于时空框架的DCE-MRI乳腺肿瘤智能分割助手。
 　 　临床验证结果显示：该乳腺肿瘤分割助手在准确率与放射科医生相当的情况下，分割速度比医生快20倍以上。在AI的辅助下，医生对肿瘤的分割效率可提升7~10倍，分割准确率也可提升约5%。
 　 　Seminars in Cancer Biology杂志(IF 14.5)也在线发表了联影智能与上海科技大学合作完成的综述文章。该文章总结了232篇前沿研究成果，重点介绍了人工智能在乳腺图像生成、病灶检测与分割、肿瘤诊断和预后等全流程辅助系统方面的最新进展。认为随着乳腺癌成像方式的丰富发展，医学专业人员可依托更多形式的乳腺人工智能准确评估乳腺癌，以提供最适用于患者病情的治疗方案；还提出人工智能技术可用于整合多组学数据，精确预测癌症预后，确保患者能获得更好的治疗效果。
 　 　随着医疗水平和现代科技的不断发展，医疗AI充满无限的想象空间。联影智能乳腺人工智能辅助诊断系统应用前景广阔，能够大幅提高医生工作效率，为乳腺癌患者提供更好的医疗服务。也希望未来能够有更深远的产学研医协作，共同推动前沿生命科技发展。