AI软件通过医学图像识别并提高宫颈癌的精准检测率

AI软件辅助宫颈细胞学图像分析示意图

AI软件工具辅助宫颈细胞学图像分析，通过深度学习提高早期疾病检测准确性和效率，扩大了筛查服务，目前研究人员正在进一步解决数据标准化(不同种族和年龄)、伦理、可解释性以及后续验证等挑战。AI辅助工具应用于临床诊疗已开始进入“收获季节”。

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宫颈癌是女性的主要健康威胁之一，发展中国家的发病率最高。尽管有预防措施，但有限的医疗资源和筛查辅助工具仍挑战其普及性和可持续性。

WHO制定了一个宏伟目标：到2030年对70%的35~45岁女性进行定期筛查，这将对降低癌症死亡率至关重要。要实现这一目标，需要高效且可扩展的创新方法。

研究人员开发了一款AI辅助工具在完善宫颈癌筛查方面具有变革性潜力。该AI辅助工具重点关注医学图像识别，以识别异常细胞学和肿瘤病变。然后，利用深度学习算法，复制类似医学专家的解读，从而更准确地检测和解释宫颈癌的潜在病变。

AI软件工具辅助自动分割和分类细胞学图像，这对于早期诊断至关重要。此外，它还可以替代专业人员解释**镜检查结果和报告。

此外，机器学习驱动的AI算法模型提供了个性化筛查方法，减少了不必要的转诊，实现了更好的风险分层管理。

业界人士评论，AI辅助工具应用于宫颈癌筛查的意义深远。除了提高检测率和效率外，这项技术还可以扩大至偏远地区或资源有限地区的普查服务。如果在全球范围内采用，AI辅助筛查可以大大减少误诊，改善女性保健服务，更有可能接近实现在本世纪末消除女性宫颈癌的宏伟目标。