人工智能辅助多时序多模态影像与病理图像评估乳腺肿块

本研究拟利用人工智能辅助影像及病理多时序多模态图像构建乳腺癌早期诊断及良恶性肿块鉴别、乳腺癌手术前新辅助化疗疗效预测和手术后预后评估的三个模型。 模型一旨在有效鉴别乳腺肿块的性质，提高乳腺肿块的诊断水平，减少误诊率和漏诊率，为患者及时接受治疗提供有效的依据。 模型二旨在新辅助化疗早期或术前预测新辅助化疗疗效的病理完全反应（pCR），1、在早期精准预测 pCR，为临床获得药敏信息提供参考依据，从而有助于及时调整治疗方案，实现个性化治疗；2、在手术前准确、安全地识别 pCR 患者可以调整最佳手术策略，尤其是对腋窝的管理。 模型三旨在准确地预测乳腺癌患者的生存期，对于指导临床医生制定合适的治疗方案及患者的心理康复都有重要意义。 我们将人工智能技术应用到乳腺肿块，研发出乳腺癌早期诊断及良恶性肿块鉴别、乳腺癌新辅助化疗疗效预测和预后评估的智能决策系统，不断进行验证和优化，从而为患者提供个体化的最佳治疗选择，指导治疗决策，从而改善患者结局。