乳腺癌严重威胁女性健康，AI 在乳腺癌筛查中利弊共存。（基于澳大利亚女性偏好研究）《The Patient - Patient-Centered Outcomes Research》：Preferences for the Use of Artificial Intelligence for Breast Cancer Screening in Australia: A Discrete Choice Experiment
一、数据处理方法
数据采集与标准化多模态数据整合：采集乳腺X线、超声、MRI等多模态影像数据，结合患者病史、基因信息、生活习惯等非影像数据，构建多维度数据库。数据清洗与标准化：通过去噪（如中值滤波、小波变换）、归一化（像素值缩放）、缺失值填补（插值或删除）等技术提升数据质量。隐私保护：采用加密、匿名化、联邦学习等技术保护患者隐私，确保符合医疗数据法规（如GDPR）。图像预处理去噪与增强：利用高斯滤波、对比度增强（如直方图均衡化）优化图像质量，减少噪声干扰。分割与配准：采用阈值分割、边缘检测（Canny算子）或深度学习模型（如U-Net）分离乳腺病灶区域，并通过配准对齐多角度影像。特征提取传统特征：提取形状（轮廓、面积）、纹理（灰度共生矩阵、LBP）、统计特征（均值、方差）等。深度学习特征：通过卷积神经网络（CNN）自动提取高层语义特征，结合迁移学习（如预训练的ResNet）适应小样本数据。数据增强与平衡采用旋转、缩放、翻转等技术扩充数据集，解决类别不平衡问题。生成对抗网络（GAN）生成合成数据，提升模型泛化能力。二、模型方法
传统机器学习模型分类算法：支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升决策树（GBDT）用于良恶性分类。聚类分析：K-means用于患者分群，关联规则挖掘（如Apriori）探索危险因素关联性。深度学习模型卷积神经网络（CNN）：用于乳腺影像分类和病灶检测，如VGG、ResNet、Inception等架构。迁移学习与微调：基于预训练模型（如ImageNet）适配乳腺数据，减少训练时间和数据依赖。多任务学习（MTL）：同时优化病灶检测、分类和分割任务，提升模型效率。多模态融合模型特征级融合：将影像特征与临床数据（如年龄、家族史）结合，输入分类器提升诊断全面性。决策级融合：集成不同模态模型的预测结果（如加权平均），增强鲁棒性。偏好分析与决策模型离散选择实验（DCE）：设计包含“读片方法”“敏感性”“责任归属”等属性的实验，量化女性对AI筛查的偏好。随机参数Logit模型（RPL）：分析异质性偏好，识别不同亚组（如筛查经历、年龄）的差异。模型优化与验证正则化与集成学习：通过L1/L2正则化防止过拟合，Bagging/Boosting提升泛化能力。可解释性技术：使用Grad-CAM、LIME可视化模型决策依据，增强医生和患者信任。三、澳大利亚研究的启示
混合读片模式：倾向于“1名放射科医生+1个AI系统”的协作模式（偏好得分0.51），而非纯AI决策。敏感性优先：高敏感性的筛查服务（减少漏诊）比高特异性（减少假阳性）更受重视。信息干预影响：提供AI潜在益处的信息可显著增强对混合读片的接受度，减少对漏诊的担忧。责任归属：参与者更希望政府或医疗机构（而非AI开发公司）承担错误责任，强调监管的重要性。四、未来方向
个性化筛查策略：结合AI风险评估和个体偏好，定制筛查频率和方式（如高危人群优先MRI）。联邦学习与隐私计算：在保护数据隐私的前提下实现跨机构模型训练，提升模型普适性。实时动态优化：通过强化学习（RL）动态调整筛查策略，适应人群偏好变化和技术更新。
