
基层做乳腺筛查,不是简单买台机器就行。第一个坎是漏诊误诊率高。有数据显示,基层医院对 BI-RADS 3 类以下结节的识别准确率不到 60%,很多早期乳腺癌被当成良性结节放过,等患者出现明显症状再查,往往已经到了中晚期。第二个坎是穿刺活检门槛高。传统穿刺全靠医生手感和经验,碰上位置深、体积小的结节,穿三四次都未必能取到有效组织,患者疼得嗷嗷叫不说,还可能因为取材失败耽误治疗。第三个坎是患者依从性差。基层女性对乳腺筛查的认知本来就弱,再加上筛查流程繁琐、结果出来慢,很多人宁愿信偏方也不愿去医院。
这两年 AI 在医疗影像领域的应用越来越成熟,乳腺筛查就是其中的重头戏。和传统模式比,AI 系统的优势简直是碾压级的。首先是读图快。基层医生读一张乳腺钼靶片可能要 5 分钟,AI 系统 30 秒内就能完成分析,还能自动标出可疑病灶的位置、大小、边界特征,相当于给医生配了个 “火眼金睛”。其次是稳定性强。人会累、会分心,AI 只要算法没问题,就能保持稳定的判断标准,不会因为医生情绪好坏、经验多少出现偏差。最关键的是降低操作门槛,哪怕是没经过专业培训的基层医生,跟着 AI 的提示也能完成基础筛查,大大缓解了人才短缺的压力。
Pristina.ai 这套方案,说白了就是用 AI 解决 “看得准、穿得准” 这两个核心问题。它不是单一的软件,而是硬件 + 算法 + 流程的组合拳。硬件上,它配套了特制的超声探头,能实时采集乳腺三维影像,比普通 B 超的二维图像信息量多 3 倍以上。算法层面更厉害,它的深度学习模型是用 10 万 + 临床病例训练出来的,不仅能识别结节的良恶性,还能计算出最佳穿刺路径 —— 避开血管、神经,从最短距离直达病灶,误差能控制在 0.5 毫米以内。流程上,它把筛查、诊断、穿刺这三个环节打通了,医生在一个系统里就能完成所有操作,不用来回切换设备,效率直接提了一倍。
在基层用 Pristina.ai,第一个爽点是省钱。传统穿刺需要 CT、MRI 等设备辅助定位,一套下来得几十万,Pristina.ai 只需要在现有超声设备上加装模块,成本不到传统方案的三分之一。第二个爽点是好学。我们团队在山东、河南的乡镇卫生院做过培训,普通护士跟着教程练 3 天,就能熟练操作这套系统,穿刺成功率从原来的 65% 提升到 92%。第三个爽点是患者体验好。传统穿刺患者要躺半小时以上,Pristina.ai 能把整个过程压缩到 10 分钟,而且因为定位精准,患者的疼痛感明显减轻,我们跟踪的案例里,90% 的患者表示 “下次还愿意用这种方式检查”。第四个爽点是数据能互通。系统会自动把患者的影像数据、穿刺结果上传到云端,上级医院的专家随时能调阅,方便远程会诊,解决了基层 “看得懂但不敢治” 的难题。
去年在河北某县医院的试点特别有代表性。这个医院以前每月乳腺筛查量不到 50 例,用了 Pristina.ai 之后,第一个月就涨到 120 例,其中有 3 例被 AI 标记为高度可疑的结节,经过穿刺活检确诊为早期乳腺癌,因为发现及时,患者术后 5 年生存率能达到 95% 以上。院长跟我们说,这在以前是不敢想的,以前一年都未必能筛查出 1 例早期患者。
虽然 AI 技术很牛,但基层医院用的时候还是有几个坑得避开。第一,别指望 AI 能完全替代医生。AI 是辅助工具,最终诊断结果还得医生拍板,尤其是碰到复杂病例,必须结合患者病史、临床症状综合判断。第二,设备维护要跟上。Pristina.ai 的超声探头比较精密,基层医院得定期校准,不然会影响定位精度,我们建议每月至少做一次校准,厂家通常会提供免费的远程校准服务。第三,数据安全不能马虎。患者的影像数据属于隐私,医院必须按《医疗数据安全管理办法》做好加密存储,Pristina.ai 系统本身自带区块链加密功能,这点倒是不用太担心。第四,要做好患者科普。很多基层女性对 “AI 看病” 有顾虑,觉得机器不如人靠谱,医院得用通俗的语言解释清楚 AI 的工作原理,比如可以说 “AI 就像给医生加了个放大镜,看得更清楚但最终还是医生说了算”。
从行业趋势看,AI 乳腺筛查在基层的普及速度会越来越快。一方面,国家在大力推进 “千县工程”,要求县级医院具备常见病多发病的诊疗能力,乳腺筛查作为女性健康的重点项目,肯定会加大投入。另一方面,Pristina.ai 这类方案的成本还在下降,预计明年设备价格能再降 20%,基层医院的采购门槛会更低。