研究人員希望使用人工智能和移動(dòng)數(shù)字顯微鏡創(chuàng)建篩查工具，可以在資源有限的環(huán)境中檢測(cè)女性宮頸癌的前兆。由卡羅林斯卡學(xué)院和赫爾辛基大學(xué)的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究現(xiàn)在表明，使用便攜式掃描儀對(duì)巴氏涂片進(jìn)行的人工智能篩查與病理學(xué)家所做的分析相當(dāng)。結(jié)果發(fā)表在JAMANetworkOpen雜志上。

“我們的方法使我們能夠更有效地發(fā)現(xiàn)和治療宮頸癌的前兆，特別是在低收入國家，那里嚴(yán)重缺乏熟練的病理學(xué)家和先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備，”通訊作者、全球系教授JohanLundin說。公共衛(wèi)生，卡羅林斯卡學(xué)院。

在國家篩查計(jì)劃旨在檢測(cè)宮頸樣本中的細(xì)胞異常和人乳頭瘤病毒(HPV)的國家中，宮頸癌病例數(shù)已大幅下降。盡管如此，預(yù)計(jì)未來十年全球病例總數(shù)仍將增加，這主要是由于低收入國家缺乏篩查資源和HPV疫苗。

需要?jiǎng)?chuàng)新的解決方案

如果要為世界各地的更多女性提供婦科篩查，就需要考慮到當(dāng)?shù)貤l件和限制的創(chuàng)新診斷解決方案。

在這項(xiàng)研究中，研究人員訓(xùn)練了一個(gè)人工智能系統(tǒng)來識(shí)別子宮頸中的細(xì)胞異常，如果及早發(fā)現(xiàn)可以成功治療。2018年9月至2019年9月期間，肯尼亞農(nóng)村診所的740名婦女的涂片被采集。然后使用便攜式掃描儀將樣本數(shù)字化，并通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上傳到基于云的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(DLS)。不到一半的涂片用于訓(xùn)練程序識(shí)別不同的癌前病變，而其余的則用于評(píng)估其準(zhǔn)確性。

然后將人工智能評(píng)估與兩位獨(dú)立病理學(xué)家對(duì)數(shù)字和物理樣本的評(píng)估進(jìn)行比較。研究表明，評(píng)估結(jié)果非常相似。DLS在識(shí)別癌前病變患者方面的敏感性為96-100%。沒有更嚴(yán)重的高級(jí)別病變患者接受假陽性評(píng)估。對(duì)于確定無病變的涂片，DLS對(duì)78%至85%的病例進(jìn)行了與病理學(xué)家相同的評(píng)估。

可以騰出時(shí)間和資源

研究人員認(rèn)為，該方法可用于排除大部分涂片，這將為當(dāng)?shù)貙＜因v出時(shí)間檢查突出的涂片。然而，在這之前，還需要對(duì)更大、更多樣化的患者群體進(jìn)行更多的研究，包括更多的涂片和不同類型的病變，以及確診為宮頸癌前兆的活檢。

“借助便攜式在線顯微鏡，DLS可以在篩查宮頸癌時(shí)充當(dāng)‘虛擬助手’，”Lundin解釋說。“人工智能助手可以在全球24/7全天候訪問，并幫助當(dāng)?shù)貙＜覚z查更多的涂片。這種方法將使資源有限的國家能夠以比目前的情況更有效、成本更低的方式為其人口提供篩查服務(wù)。”

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