人工智能在宫颈癌筛查中的研究应用新进展.docx

??

?

??

人工智能在宫颈癌筛查中的研究应用新进展

?

?

?

?

?

??

?

?

?

摘要：本文针对目前人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术在宫颈癌细胞学筛查中的研究应用进行综述，对比新兴与传统筛查技术的优缺点，分析国内外AI在宫颈癌筛查中的技术进展，旨在探索便捷高效的宫颈癌筛查新技术新方法，为临床应用提供选择和借鉴。

关键词：人工智能宫颈癌细胞学筛查

NewprogressinartificialintelligenceincervicalcancerscreeningTANJing-lang,LIXi-rong.PathologyDepartment，thePeople,sHospiyalofLaibin,Guangxi546100,Chian

[Abstract]ThispaperreviewsthecurrentresearchapplicationofArtificialIntelligence(AI)incervicalcancercytologyscreening.Comparingtheadvantagesanddisadvantagesofnewandtraditionalscreeningtechniques.ToanalyzethetechnicalprogressofAIincervicalcancerscreeningathomeandabroad.Theaimistoexploreconvenientandefficientnewtechnologiesandmethodsforcervicalcancerscreening.Itprovidesselectionandreferenceforclinicalapplication.

[Keywords]Artificialintelligence；Cervicalcancer；cytology；Screen

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，是人们试图通过研究、开发人工智能来模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统[1]。人工智能具有高效计算、精准分析与决策的能力，非常适用于工作强度较大、知识密集型的医疗领域。近年来，随着人工智能技术迅速发展，在医疗领域的应用越来越广泛。其中医学影像在医疗数据中约占90%，被认为是AI可以最快落地的领域[2]。

宫颈癌是常见的女性恶性肿瘤之一，发病率和死亡率极高，通过筛查、早期诊断和早期治疗，是有效减少其发病率和死亡率的关键所在。2018年，全球宫颈癌的新发病例数约56.9万，死亡病例约31.1万，在我国约有10.6万新发病例和4.7万死亡病例[3]。因此，在我国人口众多、医疗资源和分布不平衡等条件下，我国宫颈癌防控工作非常严峻。探索便捷可行、准确高效的子宫颈癌筛查技术，是当前急需解决的问题。随着人工智能技术在病理细胞学中的应用，为宫颈癌筛查带来了新的突破。本文针对宫颈癌筛查技术的研究进展进行综述，旨在对比人工智能与传统筛查技术的优缺点，为临床应用提供选择和借鉴。

1宫颈癌常用筛查方法

1.1肉眼检查法

常用肉眼检查法有醋酸白试验观察法（Visualinspectionwithaceticacid，VIA）、碘试验观察法（VisualinspectionwithLugol’siodine，VILI）。

多项研究表明，VIA法应用于宫颈癌的筛查，检测的敏感性可以达到49%-86%[4]，而检测的特异性与常规细胞学检测相似或稍低。一组来自非洲人群的分析研究[5]得到的总体数据显示，VIA法的检测敏感性和特异性分别为82.4%和87.4%，而VILI法的敏感性高于VIA，达到了95.1%，而特异性为87.2%与VIA法相似。VILI法在检查过程中对受检者的损伤较小，且更容易辨别，因此比VIA法更适用于宫颈癌筛查。

肉眼检查法是最直接、最简便、最廉价的宫颈癌筛查方式。在经济欠发达地区，这类方法仍然发挥着重要作用。其缺点是需要投入大量的人力，依赖于检查者经验，诊断主观性强，工作效率低等，不适合大规模筛查。

1.2细胞学检查方法

1.2.1巴氏涂片

巴氏涂片的发明，为子宫颈癌大规模筛查打下了基础，在很多发达国家和地区对降低其发病率和死亡率做出了显著的贡献[6]。WHO研究表明，通过对35-45岁的妇女一生中至少一次的巴氏涂片检查，可以使子宫颈癌的发病率和死亡率显著降低[7

]。巴氏涂片