综述：人工智能在乳腺癌诊断与外科决策中的精准化与个体化应用——基于当前证据的更新与全面概述

本综述系统回顾了近5年人工智能（AI）在乳腺癌外科决策中的前沿应用，涵盖术前规划（如影像诊断、活检决策支持）、术中导航（如肿瘤实时定位、切缘评估）及术后管理（如复发预测、并发症监控）。文章强调AI技术（包括机器学习ML、深度学习DL、卷积神经网络CNN等）通过整合多模态数据推动精准医疗（Precision Medicine），同时指出数据隐私、算法黑箱性及临床整合壁垒等挑战，为外科医生、研究者及政策制定者提供兼顾创新与伦理的实践指南。

　　

引言

全球范围内乳腺癌（BC）仍是成人中最常见的癌症，年发病约230万例。其治疗涉及手术、放疗、化疗及免疫疗法等多模式策略，而外科干预（除转移性癌外）仍是首要手段。传统方法受限于人为差异、时间压力及复杂数据解读难度，近年来人工智能（AI）技术通过机器学习（ML）、深度学习（DL）及自然语言处理（NLP）等算法，显著提升了乳腺癌管理的精准性与个体化水平。

AI在术前乳腺癌管理中的角色

术前阶段AI主要应用于影像诊断、风险分层及活检决策支持。研究表明，AI模型可辅助乳腺X线摄影、超声及MRI的解读，减少假阳性并优化活检必要性判断。例如，Dembrower等（2023）发现AI独立读片较双放射科医生诊断的癌症检出率高4%。深度学习架构（如视觉Transformer-ViT、U-KAN）通过数据集特异性预处理大幅提升早期诊断精度。此外，AI还能预测腋窝淋巴结状态，指导前哨淋巴结活检决策，避免不必要的腋窝清扫。病理学中，AI算法可自动化活检样本分析，提升诊断一致性并缓解病理医生工作负荷。Sandbank等验证的计算机辅助算法对癌组织分型灵敏度与特异度均超90%。

AI在术中决策的支持作用

术中AI技术通过实时影像分析、肿瘤定位及切缘评估提升手术精度。卷积神经网络（CNN）结合增强现实（AR）技术，可在术中叠加术前MRI生成的3D肿瘤模型，辅助医生精准切除。Veluponnar等（2023）开发的AI模型预测切缘阳性的灵敏度达96%，特异性76%。强化学习（RL）算法通过模拟手术场景优化切除策略，而生成对抗网络（GAN）可合成训练数据弥补样本不足。Lee等（2024）的随机对照试验证实AR定位组在安全性与 outcomes 方面更具优势。

AI在术后管理中的应用

术后阶段AI专注于并发症预测、复发监测及远程康复管理。ML模型（如AdaBoost）整合临床参数预测复发风险，ZUO等（2023）报道其模型能稳定 forecast 复发可能性。深度学习分析术后影像数据可早期发现异常，而CNN辅助的伤口图像分析能识别感染、坏死或裂开。可穿戴设备与移动健康平台通过连续监测生命体征支持居家康复，自然语言处理（NLP）则挖掘电子健康记录（EHR）中的非结构化数据以识别风险模式。研究表明，AI驱动的个体化随访计划显著提升患者满意度与生活质量。

挑战与局限

AI整合面临多重壁垒：数据碎片化与隐私法规（如美国数据共享限制）制约模型训练；算法“黑箱”特性（尤其DL与CNN）降低临床信任度；训练数据偏差可能导致跨人群泛化能力不足（如年龄、种族差异）。此外，硬件成本、系统维护费用及机构间互操作性不足限制资源匮乏地区的应用。伦理与法律责任模糊性（如医疗事故归责）进一步阻碍广泛采纳。

未来方向

需推动多中心合作构建多样化数据集，开发可解释AI（XAI）增强透明度，并制定标准化的临床整合协议。政策层面应建立数据共享框架与伦理指南，同时投资培训提升医疗从业者AI素养。成本效益分析及前瞻性研究将为AI工具的价值验证提供关键证据。

结论

AI通过赋能精准诊断、术中导航及个体化术后管理，正重塑乳腺癌外科实践范式。然而，其全面实现需克服数据、算法及伦理挑战，并通过跨学科协作确保技术普惠性与临床可靠性。