AI方法可以检测宫颈癌前体

使用人工智能和移动数字显微镜，研究人员希望创建可以检测资源限制环境中女性宫颈癌前体的筛选工具。瑞典Karolinska Institutet领导的研究人员现在表明，与便携式扫描仪进行的PAP涂片的AI筛选与病理学家的分析相当。结果已在期刊上发表《美国医学会杂志》网络开放。

“我们的方法使我们能够更有效地发现和治疗前体宫颈癌,尤其是在低收入国家在全球公共卫生部门Karolinska Institutet系的教授，曾经严重缺乏熟练的病理学家和先进的实验室设备。“

在有国家筛查项目的国家，旨在检测宫颈样本中的细胞异常和人乳头瘤病毒(HPV)，宫颈病例的数量癌症已急剧下跌。尽管如此，预计未来10年全球病例总数将增加，主要原因是低收入国家缺乏筛查资源和HPV疫苗。

如果要向世界各地更多的妇女提供妇科检查，就需要考虑到当地条件和限制的创新诊断解决方案。

对于这项研究，研究人员培训了AI系统以识别子宫颈中的细胞异常，当早期检测到时可以成功处理。2018年9月至2019年9月在肯尼亚的一个农村诊所中的740名妇女拍摄了涂片。然后使用便携式扫描仪向示例数字化，并通过移动网络上传到基于云的深度学习系统（DLS）。刚刚下面的涂片的一半被用来训练该计划识别不同癌前病变虽然其余部分用于评估其准确性。

然后将人工智能评估与两名独立病理学家对数字和物理样本的评估进行比较。研究表明，评估结果非常相似。DLS识别癌前病变患者的敏感性为96-100%病变。没有更严重的高级别病变的患者接受假阳性评估。至于鉴别没有病变的涂片，78-85%的病例DLS与病理学家做出了相同的评估。

研究人员认为，该方法可用于排除大部分涂片，这将为当地专家腾出时间来检查伸出的时间。然而，在这种情况下，在较大和更多样化的患者组上需要更多的研究，包括更多涂片和不同类型的病变以及具有证实宫颈癌前体的活组织检查。

“随着便携式在线显微镜，DLS可以作为”虚拟助手“作为宫颈癌筛选时，”伦敦德说。“AI Assistant可以全球化24/7，并帮助当地专家检查更多涂片。这种方法将使资源有限的国家能够提供人口筛选服务更有效地和较低的成本低于目前的情况。“