随着医学技术的进步，女性癌症护理也见证了技术改变了我们的预防、诊断和治疗方法。在印度和世界各地，乳腺癌和宫颈癌在女性癌症负担中所占比例最大。今天，我们拥有改变这一轨迹的工具。
乳腺癌在印度女性癌症发病率中占主导地位，并且是导致死亡的主要原因。这是一个值得高度关注的问题，需要国家采取预防、早发现、精准治疗等多管齐下的应对措施。
人工智能已经正在重塑我们如何更早地发现乳腺癌，并更好地利用可以花更多时间与患者相处的专业肿瘤科医生。研究表明，在常规乳房 X 光检查中使用 AI 可以将放射科医生的屏幕阅读工作量减少 44% 以上，同时保持癌症检测性能。这表明人工智能可以在不影响质量的情况下安全地扩大筛查范围。
对于面临劳动力限制的卫生系统来说，这可以帮助专家腾出时间来处理复杂的病例，并缩短患者的报告队列。
同样重要的是从基于年龄的筛查转向基于风险的筛查。通过人工智能和机器学习，可以收集和分析可能隐藏在常规图像中但肉眼不可见的预后信息。深度学习模型可以读取乳房X光照片上肉眼看来“正常”的微妙线索，并提前几年估计女性未来的癌症风险。 Mirai 模型已被证明可以预测乳房 X 光检查 1-5 年的风险。基于此，可以定期对女性进行筛查，对印度女性进行个性化的监测和预防，而不是将每个人都视为平均风险。
远程成像和护理点设备可以成为癌症专家的力量倍增器，否则他们将面临印度广阔的地理和医生分布带来的挑战。远程医疗可以将专家的目光延伸到服务欠缺的地区。支持移动乳腺X线摄影的远程放射学网络可以加快报告速度，即使在现场放射科医生可能不在的情况下也能保持质量。
同时正在探索手持式触觉传感器和人工智能辅助热成像等创新技术，以对资源匮乏地区的女性进行分类，研究表明这些工具可以识别需要诊断性乳房X光检查或超声波的女性。虽然需要严格的同行评审验证，但这些技术前景广阔，可以在偏远地区提供负担得起的无辐射分诊，并提供不让女性落后的快速转诊途径。
技术必须有政策的支持。印度国家主导的试点项目已经在通过初级卫生系统部署人工智能设备进行乳腺和宫颈筛查，展示了公私合作如何将先进工具带到最后一英里。这个教训是一致的——当我们将强有力的公共计划与经过验证的技术和强大的转诊网络结合起来时，我们就可以在疾病周期的早期阶段进行检测，从而挽救生命。
除了检测之外，下一个前沿领域是寿命。数据不仅可用于治疗和管理癌症，还可用于延长治疗后的健康年限。剑桥预测模型等成熟的预后工具可估计不同辅助疗法的生存获益，并经过重新校准以保持 5 年、10 年和 15 年的准确性。对印度乳腺癌肿瘤学家的一项调查发现，94% 的人认为它可以在资源有限的环境中用作基因组工具的替代品。在此类模型的基础上，人工智能正在向“数字双胞胎”迈进，通过整合病理学、基因组学和临床病史来模拟个体患者对治疗方案的反应。
为了实现这一愿景，我们必须注重公平的设计，并从城市的肿瘤学家到乡村 ASHA 工作人员都能获得创新！我们必须继续关注结果，包括早期诊断、更长和更好的生活以及政策调整以果断地扭转曲线。如今，印度拥有数字化轨道、充满活力的医疗科技生态系统以及国家对预防的承诺。现在是我们利用技术的力量并将其带到女性癌症护理前线的时刻！
作者是阿波罗医院联合医学博士
