2023年9月4日，北京协和医院乳腺外科孙强教授、王雪霏主治医师团队在外科学著名期刊《国际外科学杂志》（International Journal of Surgery，IF：15.3，JCR 1区）上发表乳腺疾病筛查最新研究成果。团队将自主研发的基于人工智能的红外热成像体系（a mobile phone-artificial intelligence-based infrared thermography, AI-IRT）应用于乳腺癌临床前筛查，并通过注册登记的多中心前瞻性临床队列研究构建IRT数据集及人工智能算法模型，评估了AI-IRT的有效性和安全性。本研究填补了世界范围内乳腺癌临床前筛查研究的空白，有望改变乳腺癌筛查的传统认知和格局，为推动乳腺癌筛查策略的优化和提高患者生存率作出贡献。

根据世界卫生组织（WHO）2020年发布的全球恶性肿瘤流行病学数据，世界范围内全年乳腺癌新发病例为226.1万人，我国全年乳腺癌新发病例为41.6万人，死亡人数为11.7万人。作为我国女性发病率第一的恶性肿瘤，乳腺癌严重危害女性生命健康，并在卫生经济学方面造成沉重负担。多项研究表明，大规模乳腺癌筛查可发现更多的早期病例。目前乳腺癌的临床筛查方法主要包括超声检查、乳腺X线检查、磁共振成像、临床乳腺检查。临床前筛查主要是乳腺自检。但全球超过50%的人口因为各种原因无法进行临床筛查，大多数女性乳腺自检不够及时、方法不够正确。此外，亚洲女性多为致密型乳腺，不能照搬西方的筛查策略。因此，我国进行大规模乳腺癌筛查亟需有效、便捷、经济的方式。

十余年来，协和乳腺外科团队始终致力于探索适合不同人群的实用有效的乳腺癌筛查模式。作为系列研究的一部分，团队自主研发便携式AI-IRT，将其应用于乳腺疾病临床前筛查，创建两个前瞻性数据集，以及不同算法模型，并对模型进行了训练、内部验证、测试及外部验证。研究发现，AI-IRT在不同人口统计学特征的人群中具有较高的一致性。研究团队还将人工智能模型与6位具有IRT图像分析专业知识的临床医生的诊断准确性进行了比较，发现AI-IRT系统的准确性高于临床医生平均读图水平，表明独立使用该系统具有较高的潜在应用价值。

▲AI-IRT 系统及全国前瞻性多中心队列

团队开发了二元模型和多元模型，并选择二元模型进行乳腺癌筛查应用。在数据集A中，二元模型在识别低风险和中/高风险患者的诊断AUROC值为0.9487（95%置信区间：0.9231–0.9744）。在数据集B中，二元模型的诊断AUROC值为0.9120（95%置信区间：0.8460–0.9790）。这显示出该体系在乳腺疾病筛查中具有较高的诊断效能，且稳定性良好。

▲人工智能模型

AI-IRT系统无创、无辐射、使用便捷，有助于减少不必要的临床检查。系统包括与手机连接的红外微型摄像头、人工智能软件，以及实时更新的IRT数据库。按操作说明将实时拍摄的胸部IRT图片发到人工智能软件，即可得到风险度评级。乳房达到一定体积的患者，佩戴特殊材质的文胸即可提高筛查的准确性。家庭成员可以共享AI-IRT完成筛查，患者也可以在社区卫生服务中心进行AI-IRT筛查。王雪霏表示，虽然该研究结果仍需要更高质量的前瞻性验证研究来进一步证实，但可以肯定的是，AI-IRT具有巨大的潜在应用价值。

多位审稿人认为该研究“可能会为乳腺癌更简单且有望负担得起的大规模筛查方式打开一扇新窗口”“对于乳腺癌筛查经济效益，研究有着良好的设计和有趣的结果”。本研究由北京协和医院牵头，清华大学和全国十个地区的20家医疗机构合作完成，团队已与中关村创研医学工程研究院完成该体系核心硬件的科技成果转化。

第一作者：王雪霏

乳腺外科主任助理，主治医师，兼任北京乳腺病防治学会青年学术专业委员会委员。作为第一发明人持有专利十余项，包括3项国际专利。以第一作者发表SCI及核心期刊论文、著作30余项，IF=54.026。主持多项科研课题。作为第一发明人自主研发AI-IRT体系，并实现成果转化。

通讯作者：孙强

北京协和医院乳腺外科主任医师，教授，博士研究生导师。中国研究型医院协会乳腺疾病分会主任委员，北京医师协会乳腺疾病专家委员会主任委员，农村地区两癌监测试点项目国家级专家。建立了国内最大规模的多中心乳腺癌筛查队列，确立了适合我国国情和乳腺癌发病特点的乳腺癌筛查、早诊体系。以通讯或第一作者发表论文185篇，其中SCI 113篇，累计影响因子431.6分，持有专利8项，主编教材及专著2部，牵头制订我国指南共识6部。牵头完成多项国家级、省部级重大项目。获国家科技进步二等奖1项，中华医学科技奖等6项。

文字/陈恔 王雪霏

图片/王雪霏提供

编辑/肖雄