AI辅助预估乳腺癌淋巴结转移的研究现状及前景

作者：丁妍; 韩梦雪; 刘月平^*

来源：四川大学学报（医学版）, 2021, 52(02): 162-165.

• 人工智能
• 深度学习
• 乳腺癌
• 淋巴结转移

人工智能(artificial intelligence,AI)在病理学中最重要的潜在应用之一,是根据形态学特征预测患者的预后和对特定疗法的反应。乳腺癌作为全世界最常见的恶性肿瘤之一,也是导致女性恶性肿瘤死亡的主要原因,是临床关注的焦点。乳腺癌腋窝淋巴结转移是重要的预后因素,能否准确评估腋窝淋巴结转移情况影响临床诊疗决策。目前,基于无创手术的思想,有多项研究已开发出可用于预测乳腺癌前哨淋巴结转移的模型,但是不同预测模型应用的临床和病理参数不同,如何更全面地分析乳腺癌患者的临床和病理数据,并建立更精准的预测模型是未来的发展方向。本文通过阐述AI在病理方面的研究进展以及在乳腺癌中的研究现状,对于如何基于AI辅助有效地预估乳腺癌淋巴结转移、建立更精确有效的深度学习算法展开了深入的思考与展望,从而不断提升乳腺癌的诊治水平。

• 单位
  河北医科大学第四医院