【健康向“新”力】天肿路红团队以AI赋能影像诊断，让乳腺癌“个性化+智能化”诊疗向纵深推进

天津医科大学肿瘤医院

2025/06/07

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乳腺癌恶性肿瘤乳腺疾病

开栏语

创新，是发展新质生产力的核心要素。向新而行，是天肿团队在推动高质量发展的过程中持续展现的澎湃活力，是守护人民健康赋予的不竭生命力。

以新提质，以质促新。《健康向“新”力》专栏真实记录天津医科大学肿瘤医院在肿瘤防治领域的创新成果，聚焦医院以科创促进行业发展的源源动能，以前沿引领现代医学与科学研究的智慧交锋，以仁术守护生命希望的不变初心。

AI赋能影像诊断

让乳腺癌“个性化+智能化”诊疗向纵深推进

天津医科大学肿瘤医院

医疗技术创新奖二等奖获奖团队

乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一。世界卫生组织报告显示，2020年，乳腺癌全球新发病例约230万，占女性癌症新发病例的1/4。在我国，乳腺癌的发病率和死亡率也呈逐年上升态势，每年新增乳腺癌患者超过40万例。

乳腺癌的发现和诊断并不是“做一次检查看看就行”这么简单。受疾病特性的影响，部分隐匿性乳腺癌光靠单一手段难以发现，需要依赖更全面精准的影像检查手段互相配合；部分处于进展阶段的乳腺疾病还需要按医嘱定期随诊复查，才能帮助患者尽早确认病情变化。

更让临床医生常感棘手的是，乳腺癌患者的长期生存受多种因素影响，包括肿瘤分期、分子分型和分级等。如何发挥影像技术优势，为乳腺癌的早诊早治与疗效评估提供更精准的依据，进而实现更好的治疗效果，成为乳腺影像学科的研究方向。

天津医科大学肿瘤医院乳腺影像诊断科主任路红教授带领团队，通过将人工智能（AI）技术与乳腺多模态综合影像技术创新性结合，显著提高了乳腺癌诊断准确性，以及对疗效和预后的预测水平，将乳腺癌诊疗的个性化和智能化进一步向纵深推进。

创新技术提升乳腺癌早诊率

影像学检查在乳腺癌诊疗全程中至关重要。其中，乳腺X线摄影和超声检查是临床应用广泛的影像技术，也是乳腺癌筛查和常规诊疗中的重要方法。

“传统影像学手段存在一定局限性。”路红教授指出，对影像数据的解读主要依赖于医生的主观判断。超声检查尽管已获得广泛应用，但结果的准确性受操作者经验和设备质量影响。此外在中国女性中常见致密型乳腺，也容易导致在乳腺X线检查中肿瘤漏诊或误诊。

对此，路红教授团队探索性发现适合不同女性群体的乳腺癌早诊方案：针对普通女性，建议以乳腺X线检查为主；当女性乳腺密度高、BMI低且乳房体积小时，建议补充超声检查；针对高危女性，建议补充磁共振成像（MRI）检查。

为进一步提高乳腺癌诊断能力，基于乳腺动态对比增强MRI，利用影像组学特征和机器学习算法，路红教授团队建立了乳腺癌良恶性诊断模型，可大幅提高诊断准确性和一致性，减少不同医生间的差异。

此外，路红教授还带领团队率先开展数字化乳腺断层合成C-view技术、MRI导向下“第二眼”超声技术、超声剪切波弹性成像技术，并经由医企合作共同研发了乳腺超声实时动态AI诊断系统，对病变的检出率近100%。

使用AI辅助诊断系统后，科室的乳腺癌早期诊断率可提高约20%，不仅帮助患者赢得更多的治疗机会，还显著提高了诊断效率，降低了整体医疗成本。

优化疗效评估与预后预测

在乳腺癌治疗的疗效评估及预测中，影像学检查发挥着重要作用。传统影像技术相对成熟，覆盖范围较广，但检测敏感性不足，分辨率和准确性受限，难以早期发现转移复发。AI技术的引入显著提高了评估的精确度和效率。

“通过挖掘多模态乳腺影像大数据，我们借助AI技术进行乳腺癌疗效评估及转移复发预测。”路红教授介绍，团队建立了涵盖乳腺X线、超声、MRI和锥光束CT多种影像的数据库，开发了新辅助治疗疗效评估模型。通过深度挖掘综合影像学图像代表性特征参数，如肿瘤体积、雄激素受体表达、达峰时间等，预测患者获得病理完全缓解的可能性，以及对新辅助化疗的反应，从而优化个体化治疗方案和随访管理模式，帮助患者改善预后。

此外，通过提取乳腺X线图像和MRI图像的影像组学特征，路红教授团队构建了乳腺癌分子分型和远处转移预测模型，开发了ConvRNN深度学习模型，用于量化术前DCE-MRI扫描的动态异质性，以评估乳腺癌患者的腋下淋巴结状态，为豁免腋窝淋巴结清扫手术提供依据。

AI技术使传统医学影像分析更加智能化、自动化。路红教授指出：“通过结合深度学习算法，科室建立了高效的影像数据自动分析模型，这也推动了医疗流程实现智能化变革。”

让保乳手术更加精准便捷

保乳手术是乳腺癌治疗的主要方式之一。它不仅是一种有效的局部治疗方法，也符合现代医学提倡的个性化、微创化和生活质量优先的理念，因此受到许多女性患者的青睐。

然而，保乳手术的实施难度较大，医生需要精准评估肿瘤范围，保证“切缘”干净——既不能过多切除损害乳房形态，也不能切除不足导致复发转移，这对传统的保乳手术提出了极大挑战。

AI技术的应用可提高保乳手术的精准性、便捷性。路红教授介绍说，基于乳腺MRI组学特征及语义特征，团队建立了保乳手术最终切缘状态的预测模型，清晰显示肿瘤的具体位置和边界，为术前评估保乳手术的可行性及优化治疗方案提供依据。“过去，患者可能需要多次保乳手术才能达到理想的效果，该模型提高了一次手术的成功率，帮助患者减轻身心创伤。未来，我们希望将其扩展至化疗药物选择、小病变早期筛查等更多的治疗领域。”

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目前，路红教授团队已与多个国际乳腺癌研究中心达成合作意向，共同开展AI技术在乳腺癌不同诊疗阶段的应用研究，进一步验证模型的普适性，推动这一技术得到更广泛的应用。

基于在该领域的科研成果，近年来，路红教授团队在国内外期刊共发表100余篇相关论文，获得授权专利3项，荣获天津科技进步奖二等奖2次、中国抗癌协会科技奖二等奖，获批国家自然科学基金项目4项、天津市抗癌重大专项及重点攻关项目2项，并参与多项专家共识及指南的制定。

乳腺影像诊断科团队愿景

怀着从医的初心，路红教授相信，科技发展的最终目的之一，就是为更好地服务于人类健康。为让科技创新惠及每位患者，她率领团队连续举办了十二届全国乳腺综合影像学检查技术与诊断规范研讨会，建立全国乳腺影像培训基地，将乳腺影像综合诊断模式及创新性应用向全国20多个省区市推广，受益人群达数十万人。为满足百姓健康需求，乳腺影像诊断科持续优化流程，动态升级周末及节假日健康续航服务，不断提升乳腺影像检查诊断质效。

她坚信，随着信息技术与医学的深度融合，AI将在癌症筛查、个性化治疗及术后管理等方面发挥愈加重要的作用。路红教授团队将不断探索，致力于提高乳腺癌诊疗的个性化与智能化水平，为推进癌症防治事业创新发展贡献力量。

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