从被动治疗到主动预防：中国乳腺癌防治迎来新阶段
近日，一项关乎女性健康的国家级重大科研项目在上海正式启动。由复旦大学附属肿瘤医院牵头的“基于类人脑的乳腺癌精准预防体系建立和早期干预策略”项目推进暨启动会成功举行，标志着我国在攻克乳腺癌精准防控难题方面迈出了坚实一步。该项目的核心目标是绘制一幅能够同时反映宏观人群规律和微观个体风险的“中国乳腺癌精准防控地图”，旨在将乳腺癌的防治模式从传统的“被动治疗”转向更前沿的“主动预防”。
破解地域与人群差异难题，构建全国代表性数据库
项目主要负责人、复旦大学附属肿瘤医院大内科首席专家胡夕春教授指出，中国幅员辽阔，不同地区人群在遗传背景、生活方式以及环境暴露方面存在显著差异。以往基于特定区域或单一队列的研究数据，往往难以全面描绘全国范围内乳腺癌的流行与风险特征。这种局限性已成为提升整体防控效能的关键瓶颈。
因此，项目面临两大核心挑战：一是需要建立一个能够充分代表中国不同地域与民族特征的多模态大数据平台；二是必须研发更贴合中国女性实际情况的个体化风险评估与筛查技术。为应对这些挑战，研究团队已提前进行了系统性布局。
据悉，团队已经初步构建了覆盖全国自然人群及乳腺癌专病的多个大型队列。更引人注目的是，团队自主研发了名为BMU-Net的乳腺癌风险分层人工智能系统。该系统能够整合多元临床信息，提供多层次的辅助决策支持，为实现早期、个性化的筛查与干预提供了强有力的技术工具。
东西联动、南北覆盖：构建云端协同的智能防控网络
据胡夕春教授介绍，项目将分步骤推进四项核心任务，包括构建可共享协作的多模态筛查数据库、研发适用于中国人群的风险模型与筛查技术、开展随机对照试验进行效果验证，并最终制定出科学的分级预防与干预策略。整个项目遵循“东西联动、南北覆盖、城乡兼顾、多民族代表”的原则进行设计。
项目的核心示范区将设在上海、北京、广州、天津、重庆等拥有国家级区域医疗中心的城市。同时，为了更精确地捕捉疾病谱的地区差异，研究网络将进一步延伸至东北、西北、华东等区域，在每个区域选择2至3个具有代表性的省份，在其重点城市和县域建立协同研究点。项目还将专门在青藏高原、云贵高原、新疆等地区，以及部分典型工业城市设立特殊人群观察队列，以确保所建数据库具有充分的多样性和代表性。
在数据整合层面，项目将构建一个“云端协同”的多模态数据库。这一系统将依托国家级的医疗健康大数据平台，建立一套标准统一、安全可控、并可在全国范围内授权共享的乳腺癌专病数据库云端系统，从而实现数据的动态汇聚与智能化分析。
AI赋能全周期管理，推动健康管理模式根本转变
复旦大学附属肿瘤医院大内科主任王红霞教授阐述了人工智能技术在项目中的深度应用愿景。她表示，项目的目标不仅仅是优化单个AI工具，而是要构建一个完整的“数据-算法-决策”闭环智能防控中台，实现从单点模型到系统生态的跃升。
人工智能将深度融入筛查全流程，从最初的风险初筛、到医学影像的智能识别、乃至后续的活检决策建议，都将获得AI的辅助。最终目标是向基层医疗机构和体检中心输出标准化、同时又具备高度个性化的筛查与管理方案。这将有力推动乳腺癌防控从过去的“定期普查”模式，转型为“全周期、主动式”的健康管理。
这一转变意味着，未来处于高风险状态的女性有望在家庭或社区场景中，就能实现低成本、常态化的自我健康监测。系统会根据个人数据自动生成个性化的随访与筛查建议，并顺畅连接家庭医生与区域诊疗中心。乳腺癌的健康管理，将真正从“被动参与单位组织的筛查”转变为“个人主动管理自身乳腺健康”。
科技引领未来，描绘精准防控新图景
该国家级重大专项的全面实施，是我国应对乳腺癌这一重大公共健康问题的一次战略性推进。通过融合前沿人工智能技术、构建覆盖全国的多维度大数据平台、并创新健康管理模式，项目旨在为中国女性打造一个更为精准、高效且普惠的乳腺癌防控体系。这不仅代表了科研攻关的新高度，也预示着全民健康管理实践即将进入一个崭新的阶段。随着项目的稳步推进，一幅基于中国人群特征的乳腺癌精准防控新图景正徐徐展开。