乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其早期发现与诊断对于提高治愈率、改善患者预后至关重要。然而，在中国，大规模的乳腺癌筛查工作面临着诸多复杂且严峻的挑战。从庞大的人口基数到现有技术的局限性，再到专业医疗资源的短缺，这些因素共同构成了当前乳腺癌早期诊断的“拦路虎”。
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中国乳腺癌筛查面临的严峻挑战
当前，中国乳腺癌筛查体系正经受多重考验。天津医科大学肿瘤医院黄育北教授曾指出，以下三大困境尤为突出：
- 人口基数庞大： 中国40至70岁适宜筛查的女性人口接近7亿，其中高危人群约1.4亿。如此庞大的群体，使得全面覆盖的筛查在人力和物力上都难以实现，成为最大的挑战。
- 技术准确性有待提升： 现有的主要筛查手段，如乳腺钼靶和超声检查，其准确率并不理想。乳腺钼靶在一般人群中准确率约86%，而超声仅为60%，即使在高危人群中有所提高，传统手持超声仍有明显局限。如何提升这些技术的精准度，是亟待解决的问题。
- 专业人才短缺： 中国超声医生数量严重不足，平均每10万人仅有1.4名超声医生，这导致基层医疗机构在乳腺癌筛查的专业人员方面极度匮乏。
- 筛查模式局限： 目前主要依赖政府投入的筛查模式，其覆盖范围有限。如何有效整合社会资源，开展机会性筛查，是提升筛查覆盖率的关键。
优化筛查策略：因人而异的选择
乳腺癌筛查并非一刀切，而是需要根据个体情况进行多维度考量。根据现行指南，乳腺超声是40至69岁女性的主要推荐筛查方法，建议每年或每两年一次。然而，超声在发现早期钙化癌方面存在局限性，因此常需与乳腺钼靶结合使用，以弥补不足。
对于不同风险等级的人群，筛查方案应有所侧重：
- 一般风险人群： 推荐独立的超声筛查。
- 明确高风险人群： 如有乳腺癌家族史的女性，建议提前筛查起始年龄，并结合乳腺钼靶。
- 携带BRCA1或BRCA2基因突变个体： 建议结合核磁共振（MRI）等更先进的筛查技术，以全面提升筛查准确性。
此外，未来还将引入更多先进技术，如全自动乳腺超声（ABUS）可消除主观误差，数字乳腺断层摄影（DBT）能提供三维图像，以及乳腺锥光束CT等，这些技术将显著提升乳腺癌筛查的准确性和有效性。
风险预测模型：精准识别高危人群
如何精准识别乳腺癌高危人群，是当前筛查工作的核心难题。传统的风险预测模型，如基于年龄、家族史等因素的模型，其总体预测准确性仅为63%至64%，效果并不理想。即使增加更多传统风险因素，改善也有限。
因此，专家们正积极探索在传统模型基础上，整合多组学数据，包括乳腺癌风险相关的遗传易感位点，构建多基因风险评分，以期显著提升乳腺癌筛查效果。虽然这些改进措施需要一定的成本投入，但在资源有限的地区，仍推荐基于传统风险因素来确定高危人群。对于有条件的机构，结合遗传、代谢组学等多组学指标，并辅以人工智能技术，将能更有效地判定乳腺癌高危人群。
AI赋能未来：乳腺癌筛查的革命性突破
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，乳腺癌筛查模式正迎来一场深刻的变革。展望未来5-10年，AI将在以下三个方面带来突破性进展：
- 提升筛查技术准确性： AI能够优化乳腺钼靶在致密乳腺识别上的局限，弥补乳腺超声在发现小而致密病灶的不足，并显著提升自动乳腺超声系统（ABUS）大规模图像阅片的效率。
- 增强基层医生能力： AI技术可以作为基层医疗机构的辅助工具，提升基层医生在乳腺超声判断方面的专业能力，弥补专业人才短缺的困境。
- 推动新型筛查技术发展： AI将支持可穿戴超声设备等新型筛查工具的应用，使得乳腺癌筛查不再局限于医院，患者甚至可以在家中进行可靠的初步筛查，极大提升便利性。
此外，AI在高危人群的识别和管理方面也将发挥关键作用，推动筛查的进一步优化和发展。总体而言，AI在乳腺癌筛查中的应用将带来技术的全面提升、医疗能力的增强以及筛查方式的创新，最终实现更精准、更高效的早期诊断。
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