综述：人工智能在乳腺病理学中的应用概述与最新进展

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在乳腺病理学中的革命性应用，涵盖诊断分类（WSI）、组织学分级（Nottingham）、淋巴结转移检测（CAMELYON16挑战赛）及生物标志物定量（ER/PR/HER2/Ki-67）等核心领域，同时探讨了AI在预后预测（如BCR-Net模型）、治疗响应（NAC-pCR）和肿瘤微环境（TILs）分析中的前沿进展，为精准医疗提供新范式。

　　

背景：数字病理学与人工智能
数字病理学通过全切片成像（WSI）技术将玻璃切片转化为高分辨率数字图像，为AI算法分析奠定基础。美国FDA已批准数字病理平台用于临床诊断，大型多中心研究证实其与传统显微镜诊断的一致性高达99.4%。深度学习（DL）尤其是卷积神经网络（CNN）在复杂组织学评估中表现卓越，例如Han等开发的模型对乳腺导管癌、小叶癌等多分类准确率达93.2%。

AI在乳腺病理学的核心应用

1. 诊断与分类
   AI算法可区分良恶性病变，如Galen Breast系统基于2153张H&E染色切片训练的CNN模型，对浸润性癌的AUC达0.976。Mercan等研究显示AI鉴别非典型增生与导管原位癌（DCIS）的准确率与病理专家相当。

2. 组织学分级
   Nottingham分级系统的三大要素（核多形性、管状结构、有丝分裂计数）均可通过AI自动化评估。Romo-Bucheli开发的DL模型通过计算管状核比例预测Oncotype DX风险分层，而"MaskMitosis"框架在ICPR 2014数据集上有丝分裂检测F值达0.475，显著优于传统方法。

3. 淋巴结转移检测
   CAMELYON16挑战赛中，顶级算法（AUC=0.994）超越病理医师的检测灵敏度。商用解决方案如Visiopharm可自动标注转移灶并计算最大径，在包含小叶癌的验证集中灵敏度达100%。

4. 生物标志物定量

• ER/PR：AI可分割染色强度计算H-score，减少人为变异。
• HER2：算法评估膜连接性，辅助区分HER2低表达亚型。
• Ki-67：自动化核计数克服视觉评估差异，在早期ER+患者中指导化疗决策。

前沿探索领域

• 预后预测：BCR-Net模型基于H&E切片预测乳腺癌复发（AUC=0.811），Deep-ODX通过交叉注意力网络直接从形态学预测Oncotype DX风险（AUC 0.862）。
• 治疗响应：IMPRESS流程整合H&E与多重免疫组化（PD-L1/CD8⁺/CD163⁺），预测TNBC新辅助化疗（NAC）反应的AUC达0.8975。
• 肿瘤微环境：AI量化肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）空间分布，揭示其与TNBC预后的关联。

挑战与未来方向
数据标准化、模型可解释性（XAI）和监管框架是临床转化的主要瓶颈。多模态数据整合（如基因组学+放射组学）和去中心化学习（swarm learning）将成为重点发展方向。正如EMPAIA倡议所倡导的，跨学科协作是释放AI潜力的关键。

（注：全文严格依据原文数据，未新增结论；专业术语如WSI、DCIS、AUC等均按原文格式标注）