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Ki-67计数不准？不妨使用标准比较卡（从5%~90％），建议收藏使用！
乳腺癌诊疗中，Ki-67指标常被提及，肿瘤细胞的 “增殖密码”，左右着治疗方案的制定。但这个关键指标的评估，让病理学家们头疼不已。如今，人工智能和标准参考卡的出现，让结果更客观。
一、Ki-67：肿瘤细胞增殖的 “温度计”
Ki-67 是一种只在增殖细胞中活跃的核抗原，就像给癌细胞贴了 “正在分裂” 的标签。病理学家通过免疫组化染色，统计癌细胞中 Ki-67 阳性细胞的比例（即 Ki-67），以此判断肿瘤的恶性程度 —— 比例越高，通常说明癌细胞分裂越旺盛，肿瘤进展可能更快，复发风险也更高。
二、Ki-67 的意义：不止是数字，更是生死抉择
Ki-67 的价值，早已被临床研究反复证实：
- 判断预后：高 Ki-67 意味着癌细胞生长迅速，患者复发风险更高，生存期可能更短；
- 指导治疗：对于 Ki-67 较高的乳腺癌患者，医生可能会推荐更积极的化疗方案，以遏制肿瘤扩散；
- 评估疗效：治疗后 Ki-67下降，往往提示治疗有效，肿瘤活性被成功抑制。
但问题在于，这个 “数字” 的准确性，直接影响着治疗决策的对错。如果评估误差太大，轻则导致过度治疗，让患者承受不必要的痛苦；重则延误病情，错过最佳治疗时机。
三、人工计数的 “老大难”：误差堪比 “猜数字游戏”
过去，病理学家评估 Ki-67主要靠两种方式，却都藏着不小的坑：
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视觉评估（VA）：全凭经验 “估”
病理学家在显微镜下大致观察，凭肉眼判断阳性细胞比例。但每个人的经验、疲劳程度甚至当天的状态，都可能影响结果。研究显示，不同医生对同一标本的评估误差可能超过 20%，堪称 “各猜各的”。 -
手动计数（MC）：累到 “眼花” 还不准
更麻烦的是肿瘤的 “异质性”—— 同一肿瘤中，有的区域癌细胞疯狂增殖（“热点”），有的区域相对平静。选对区域还好，一旦选错，Ki-67 的评估可能 “差之毫厘，谬以千里”。
四、人工智能：给 Ki-67 评估装上 “精准导航”
近年来，人工智能（AI）的加入，可能有助于改变。AI 评估的核心优势，就像给病理学家配了一台 “超级计算器 火眼金睛”：
- 精准无误差：基于深度学习算法，AI 能自动识别阳性 / 阴性细胞，甚至区分肿瘤细胞和正常细胞（比如容易混淆的淋巴细胞），计数准确率远超人工；
- 无视 “异质性”：AI 会自动扫描全切片，选中 “热点”“冷点” 和中间区域，计算平均值，避免人为选区的偏差；
- 效率翻倍：过去人工数一个病例的时间，AI 能完成十几个，大大减轻病理科的压力。
研究表明，AI 评估结果与 “金标准”（结合专家共识和多区域分析的结果）的一致性高达 0.97 以上，不同医生用 AI 评估的结果几乎无差异。
这意味着，无论你是资深专家还是年轻医生，用 AI 都能得出近乎一致的结论！
五、标准参考卡：没有 AI？它是 “平替王者”
AI 很强大，但不少基层医院暂时还没普及。这时，“Ki-67 标准参考卡（SRC）” 成了完美的 “过渡方案”。
这套参考卡就像 “色卡” 一样，标注了从 5% 到 90% 的 Ki-67 标准图像（比如 5% 是稀疏的阳性细胞，30% 是中等密度，90% 则几乎全是阳性）。先看卡形成记忆，再对照显微镜下的标本 “对号入座”，评估效率和准确性都大幅提升。
标准比较卡，左为实际图片及参考值，右为AI实测值
乳腺癌KI-67标准比较卡（5、10、15、20、25、30、40、50、60、70、80、90％）
图片引自文献：Li, L., Han, D., Yu, Y., Li, J., & Liu, Y. (2022). Artificial intelligence-assisted interpretation of Ki-67 expression and repeatability in breast cancer. Diagnostic Pathology, 17.
研究发现，用参考卡后，不同医生的评估一致性从 “及格线”（0.7 左右）跃升到 “优秀”（0.9 以上），尤其是经验不足的年轻医生，进步更明显。更关键的是，每张切片评估时间只需 8-30 秒，比手动计数快 10 倍以上，完美适配忙碌的临床工作。
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