人工智能（AI）正深刻改变乳腺疾病的管理模式。在诊断环节，AI辅助钼靶图像分析系统可自动识别微小钙化灶和肿块特征，减少漏诊和误诊。基于深度学习的超声AI系统，通过分析肿块形态、边缘和血流信号，良恶性判断准确率已接近资深医师水平。此外，AI还可整合多模态影像数据（如钼靶、超声、MRI），实现乳腺疾病的“一站式”诊断。

在治疗决策中，AI通过整合基因组学、影像学和临床信息，为患者制定个体化治疗方案。对于乳腺癌患者，AI模型可预测新辅助化疗的病理完全缓解率，辅助医生选择最佳治疗策略。在放疗计划中，AI可优化靶区勾画，减少正常组织损伤。对于术后患者，AI通过分析病理切片和基因数据，预测复发风险，指导辅助治疗。

术后随访中，AI通过分析患者电子健康记录（EHR）和可穿戴设备数据，实现远程监测和预警。对于高风险患者，AI可推荐强化随访或干预措施，提高生存率。此外，AI还可辅助患者教育，通过自然语言处理技术解答常见问题，提升患者依从性。

然而，AI的应用仍面临挑战。数据隐私和安全性是首要问题，需建立严格的伦理和法律框架。此外，AI模型的解释性不足，可能导致医生对结果的不信任。未来，需建立多中心数据库，完善AI算法的验证和监管，推动AI在乳腺疾病管理中的规范化应用。