深度学习推动下一代乳腺癌筛查

GE HealthCare 已获得 FDA 批准 Pristina Recon DL，这标志着在乳腺摄影技术方面取得了重大进展，该技术利用人工智能提升诊断成像水平。这一最新创新代表了医疗专业人员在更高精度检测和诊断乳腺疾病方面的重要迈进。

临床挑战

乳腺癌仍然是全球主要的健康问题之一。据估计，八分之一的女性在一生中会被诊断出乳腺癌，预计到2050年每年将有大约110万例死亡，早期且准确的检测仍然至关重要。传统成像方法常常难以将相关临床信息与背景噪声区分开，可能影响诊断的准确性和患者的治疗效果。

Pristina Recon DL 的工作原理

该技术采用双深度学习方法以克服这些限制。第一个神经网络重建高保真度的3D成像体积，增强清晰度，显著减少可能遮挡重要细节的伪影和视觉噪声。第二个模型专注于隔离并突出显示临床上重要的特征，帮助放射科医生做出更有依据的评估。

技术创新与实际优势

作为 GE HealthCare Pristina Via 平台的升级方案，该系统是首个结合深度学习与迭代重建技术的乳腺摄影系统，同时保持数字乳腺断层成像（DBT）质量标准。值得注意的是，该系统在实现这一性能的同时，并未增加患者的辐射剂量——这是医疗成像中的一个关键考虑因素。

Pristina 系统利用 NVIDIA RTX 加速计算，有效处理复杂的重建任务，将先进算法转化为快速、高质量的结果，直接应用于临床环境。这种快速诊断能力可以优化工作流程，同时增强临床信心。

对医疗行业的更广泛影响

FDA 的授权彰显了人们对人工智能驱动成像技术在疾病检测和护理质量提升方面日益增长的认可。随着乳腺癌负担的持续增加，利用机器学习支持早期识别和诊断准确性的创新工具，已成为现代肿瘤学和预防医学的重要组成部分。