乳腺癌是全球范围内女性最常见的癌症之一，其发病率与死亡率的数据令人关注。了解乳腺癌的诊断、分类和治疗的发展历史，对于提高公众的健康意识和促进早期发现、早期治疗具有重要意义。

在过去，乳腺癌的治疗手段相对有限，主要依赖于外科手术。随着时间的推移，医学研究的进步为乳腺癌的治疗提供了更多的选择，包括激素疗法、化疗、靶向疗法和免疫疗法等。这些治疗方法的发展不仅提高了乳腺癌患者的生存率，也极大改善了他们的生活质量。

乳腺癌的诊断技术也随之进步，包括乳腺X光摄影（哺乳动物摄影术）、超声检查和磁共振成像（MRI）等方法，这些技术使得早期发现乳腺癌成为可能。早期发现对于提高治疗成功率至关重要。

乳腺癌的分类也随着对其生物学特性的深入研究而不断细化。现在，我们根据肿瘤细胞表面是否有雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）的存在与否，将乳腺癌分为几种不同的类型：

01、激素受体阳性（ER+ 或 PR+）

这类乳腺癌对激素疗法响应良好。

02、HER2阳性

这类肿瘤生长迅速，但对靶向HER2的疗法响应良好。

03、三阴性乳腺癌（TNBC）

这种类型的乳腺癌没有上述任何受体，治疗上更具挑战性，通常采用化疗和最新的免疫治疗。

了解乳腺癌的具体类型对于制定个性化的治疗计划至关重要。例如，针对三阴性乳腺癌，现在倾向于使用手术前系统治疗，即在手术之前开始药物治疗，以缩小肿瘤大小，提高手术成功率。

随着医学研究的不断进步，乳腺癌的治疗方案也在不断优化和发展。最新的治疗策略，如靶向疗法和免疫治疗，为乳腺癌患者带来了新的希望。免疫治疗，特别是针对某些难以治疗的乳腺癌类型，如三阴性乳腺癌，显示出了良好的治疗效果。

值得鼓励的是，随着治疗技术的进步和早期诊断的普及，乳腺癌的5年生存率已显著提高。在美国，早期诊断的乳腺癌患者的5年生存率可达到90%。这强调了早期筛查和诊断的重要性，以及遵循科学治疗方案的必要性。

小济医生-人工智能超声乳腺癌早筛机器人代表了医疗技术与人工智能融合的先进成果。依托于深厚的医疗IT背景，结合国际前沿的医学图像分析技术和深度机器学习能力，小济医生研发团队成功构建了一个高效的多层卷积神经网络。这一创新技术能够实时智能识别和标注出乳腺超声视频中的各种疑似病灶区域，无论是良性肿块、恶性肿瘤，以及囊肿等，其准确率与专业医生相当，已经达到了临床应用的标准，并获得了CFDA的认证。

小济医生解决的痛点问题

痛点一：待检人口众多，医疗资源短缺，筛查能力不足

在基层医疗机构，经验丰富的B超医生稀缺，限制了乳腺癌筛查服务的普及。小济医生AI超声筛查机器人简化了操作流程，降低了操作人员的技术门槛，通过短期培训即可使普通医务人员承担起筛查服务。

痛点二：降低漏诊误诊，减少人为失误

传统的超声检查，超声结果重度依赖于超声医生的经验和水平，乳腺癌早筛过程中，由于早期病灶普遍较小，隐蔽性更强，人为失误导致漏诊或误诊的可能性更大。小济医生采用人工智能技术对医学影像进行解析，并通过专利技术自动监测扫查范围和自动定位病灶，确保筛查过程的规范化和标准化，提高筛查质量。

痛点三：提升筛查效益

长期以来，我国缺乏经济效益高且可复制的乳腺癌筛查方案，限制了大规模筛查的可行性。小济医生低成本的设备和“AI+互联网”的模式，使其在基层医疗机构中的应用更为灵活，甚至可以普及到社会的各个毛细血管，易于大规模推广。科技赋能，使大规模群体筛查成为可能。

小济医生技术与应用特点

自动化功能：包括自动检测和标注病灶、自动良恶性判断、自动病灶分类和尺寸计算、自动BI-RADS分级等，以及自动生成详细的筛查报告，支持微信端查看。

数据处理与保护：利用云端数据存储，实现数据的安全保存和共享，同时保证受检者的隐私保护。

提升诊疗效率：通过AI技术快速排除健康人群，让医生集中精力对重点人群进行复核，极大提高了诊疗效率。

应用场景

小济医生的应用场景多样，从流动车载服务到政府公共卫生项目，再到企业员工健康体检服务，以及走进社区、美容院、商场等，小济医生都能提供灵活、高效的乳腺癌早筛服务。

通过技术创新和应用普及，小济医生不仅为基层医疗机构提供了强有力的支持，也为广大女性提供了便捷、高效的乳腺健康管理方案，体现了科技赋能下的医疗服务新模式，颠覆了传统的乳腺癌筛查方法，为早期发现乳腺癌、提高治愈率和降低医疗成本做出了重要贡献。

助医者  济苍生 

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小济医生-人工智能超声乳腺癌筛查机器人

—— 乳腺健康 小济守护 ——