中國廣州2015年10月20日電 /美通社/ -- 2015年10月18日，GE醫療與中山大學附屬腫瘤醫院在廣州聯合舉辦中國乳腺癌篩查標準化論壇，與百位行業專家、學者、同行分享乳腺癌防治、標準化篩查所面臨的挑戰與機會，共同探討我國乳腺疾病篩查標準化體系的建立。論壇上，GE醫療與國內五家在乳腺癌防治方面已頗有建樹的醫療機構一起啟動了“自動乳腺容積成像（ABUS）技術應用于乳腺癌診斷多中心研究”項目，探尋乳腺癌篩查的“中國模式”。
在過去的10年，我國乳腺癌的發病率和死亡率大幅度增長，發病年齡呈現年輕化趨勢。全國腫瘤登記中心發布的《2015年中國腫瘤登記年報》*1指出，中國女性乳腺癌發病率持續上升，高居我國女性惡性腫瘤發病率的第一位，是威脅婦女健康的較大殺手之一。而根據今年發布的《2012全球癌癥統計》*2，乳腺癌篩查的普及是乳腺癌在歐美國家死亡率下降的重要因素。因此，我國需要通過更多的手段和渠道呼吁大眾，關注乳腺健康，實現早診早治，同時盡快建立、完善標準化的乳腺疾病篩查、診治體系，構建有序、有效的醫療服務基礎設施。
GE醫療大中華區首席市場營銷官戴鷹表示：“乳腺癌已成為了中國女性發病率較高的惡性腫瘤疾病，如何通過行之有效的乳腺篩查方式，實現乳腺癌‘早預防、早發現、早治療’，是行業所共同面對的挑戰。GE醫療將繼續秉持‘關愛先行’市場戰略，分享領先的技術與其全球行業經驗，助力探尋乳腺篩查的‘中國模式’，為女性健康與中國醫療行業的可持續發展做出貢獻。”
標準化、具有患者針對性的篩查方法幫助降低乳腺癌死亡率
在歐美國家，乳腺癌鉬靶X射線檢查是主要的乳腺篩查方法。然而中國和歐美國家之間在社會經濟水平和流行病學數據都存在明顯差異，包括乳腺癌發病年齡較早、乳腺癌篩查比例較低、診斷延遲、資源不足、對乳腺癌認識的缺乏等*3；同時，中國女性乳腺普遍呈致密型，歐美國家采用的鉬靶X射線為主要手段的乳腺癌篩查模式并不適合在我國大規模推廣，中國女性需要更有針對性的乳腺篩查方法。
美國的多中心臨床研究顯示*4，GE ABUS乳腺超聲技術聯合鉬靶X射線檢查可以有助于更準確地診斷出乳腺癌惡性病癥。在參與臨床研究的15,318名無臨床癥狀、具有致密性乳腺，且從未接受過乳房介入治療的女性中，由ABUS乳腺超聲技術單獨檢出（乳腺鉬靶X射線檢查正常或呈陰性）的癌癥中有93%經病理確認為浸潤性癌癥，大多數被發現的浸潤性惡性病變體積微小，且呈淋巴結陰性，對于更早期地發現、診斷乳腺惡性病灶具有價值。
由于中國地域寬廣、地區差別大，推行全國性的醫療普查，需要考慮諸多現實的挑戰，其中遏制大范圍乳腺癌篩查推廣的瓶頸則是基層醫療水平尚欠發達。而GE ABUS超聲技術平臺提供一鍵式操作，可標準化操作流程與圖像讀取，降低對醫師技能的依賴性，將有助突破這一瓶頸。
篩查模式的建立需要經過科學評估
中國醫學科學院腫瘤醫院喬友林教授曾在公開發表的學術文章*5中提出：“進一步確定適合我國的乳腺癌篩查方法，需要大樣本前瞻性隨機對照研究。”中山大學附屬腫瘤醫院超聲科李安華教授指出：“超聲在我國乳腺癌篩查路徑中發揮著至關重要的早期發現和診斷的獨特作用。”為此，GE醫療聯合中山大學附屬腫瘤醫院、中國醫學科學院腫瘤醫院、上海新華醫院、杭州第一醫院與天津腫瘤醫院，啟動了“自動乳腺容積成像（ABUS）技術應用于乳腺癌診斷多中心研究”項目。該項目將首先通過五家合作醫院，收集ABUS超聲乳腺檢查試點樣本數據，定性ABUS技術對乳腺癌篩查的診斷效能，進而通過全國范圍上萬例的大樣本臨床隨機對照試驗，科學評估以自動乳腺容積成像（ABUS）技術乳腺超聲檢查為主要手段的乳腺癌篩查“中國模式”對降低中國女性乳腺癌死亡率的有效性。
自2006年起，GE持續開展“粉紅十月”乳腺癌防治系列公益活動，積極推進乳腺癌預防。2011年，GE“粉紅十月”升級為“粉紅行動”，并在每年10月在全球和中國發起免費乳腺癌篩查和“早健康”理念的系列宣傳活動。本次論壇即是今年“粉紅行動”的重要組成之一。通過提升乳腺癌防治公眾意識、推進技術創新、促進篩查實施三大舉措，GE將盡全力助力實現乳腺癌的“早預防、早發現、早診療”。
關于GE醫療
GE醫療集團提供革新性的醫療技術和服務，以滿足需求，使全世界更多的人能夠以更可負擔的成本獲得更好的醫療服務。GE（紐約證交所：GE）專注于世界至關重要的問題，以優秀人才和領先技術致力于應對行業重大挑戰。GE醫療集團在醫學成像、軟件和信息技術、患者監護和診斷、藥物研發、生物制藥技術、卓越運營解決方案等多個領域，助力專業醫務人員為患者提供優質的醫療服務。
數據來源：
*1 CHENWan-qing, ZHENGRong-shou, ZENGHong-mei, et.al. (2015), Report of Cancer Incidence and Mortality in China, 2011. CA: China Cancer Vol. 24 No. 1. doi：10.11735/j.issn.1004-0242.2015.01.A001
*2 Torre, L. A., Bray, F., Siegel, R. L., Ferlay, J., Lortet-Tieulent, J. and Jemal, A. (2015), Global cancer statistics, 2012. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 65: 87–108. doi: 10.3322/caac.21262
*3 Lancet Oncol 2014 Jun;15(7):e279-e289
*4 Brem RF, Tabar L, et.al. Assessing Improvement in Detection of Breast Cancer with Three-dimensional Automated Breast US in Women with Dense Breast Tissue: The Somolnsight Study. Radiology.2015 Mar; 274(3): 663-73. ReportofCancerIncidenceandMortalityinChina，2011
*5 王少明, 喬友林, 2015: 《我國乳腺癌篩查方法的確定亟需大樣本前瞻性隨機對照研究》. 中國醫學論壇報, 2015-06-25, B-1.
