瑞典Karolinska研究所的研究人员领导的一项研究表明，用便携式扫描仪对巴氏涂片进行人工智能筛查，与病理学家的分析结果一致。
该研究结果发表在JAMA网络杂志上。
研究背景：
KarolinskaInstitute全球公共卫生部教授JohnLundin说：“我们的方法使我们能够更有效地发现和治疗宫颈癌前病变，特别是在低收入国家，严重缺乏熟练的病理学家和先进的实验室设备。”
在展开全国筛查计划【旨在检测宫颈癌细胞异常和人乳头瘤病毒（HPV）】的国家，宫颈癌的病例数量急剧下降。尽管如此，全球病例总数预计在未来十年内将增加，主要是由于低收入国家缺乏筛查资源和HPV疫苗。
如果要让更多的妇女进行妇科筛查，就需要考虑到当地情况和限制的创新诊断解决方案。
为了这项研究，研究人员开发了一个AI系统来识别宫颈细胞异常。早期检测到异常，疾病可以成功地被治愈。
研究结果：
2018年9月至2019年9月，在肯尼亚一家农村诊所，共对740名妇女进行了宫颈涂片筛查。然后，使用便携式扫描仪对样本进行数字化处理，并通过移动网络上传到云端深度分析系统（DLS）。用不到一半的涂片中，“训练”程序来识别不同的癌前病变，其余的则用于评估其准确性。
然后将人工智能评估结果，与两位独立病理学家对电子和物理样本所做的评估结果进行比较。研究表明，评估结果非常相似。DLS对鉴别癌前病变的敏感性为96%-100%，没有更严重的高级别病变患者接受假阳性评估。
至于鉴别无病变涂片，DLS在78%-85%的病例中作出了与病理学家相同的评估。
应用前景：
研究人员认为，这种方法可以用来排除大多数涂片，这将腾出时间让当地专家检查那些情况复杂的涂片。
然而，还需要对更大、更多样化的患者群体进行更多的研究，包括更多的涂片和不同类型的病变，以及用于确诊宫颈癌前病变的活检。
Lundin解释道：“有了便携式在线显微镜，DLS就可以在宫颈癌筛查时充当‘虚拟助手’，人工智能助理可以全天候全球访问，并帮助当地专家检查更多的涂片。这种方法将使资源有限的国家能够以比目前更低的成本、更有效地向其人民提供宫颈癌筛查服务。”
来源：
本文编译自Medical Xpress 网站2021年3月17日发布的《AI methodcan detect precursors to cervical cancer》
原文链接：
https://medicalxpress.com/news/2021-03-ai-method-precursors-cervical-cancer.html
编者按：
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