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国际认可!北京协和医学院携手多机构再次推动AI+宫颈癌筛查进入高精度时代

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近日,由中国医学科学院北京协和医学院牵头,联合全国多家权威医疗机构完成的研究成果在国际顶级期刊《Nature Communications》上发表!该研究全面评估了一种深度学习辅助的液基细胞学(LBC)诊断模型在临床环境中的应用价值,尤其通过多场景真实模拟验证,验证了该AI系统在提升诊断效率、辅助分流决策及增强基层筛查能力方面的实际价值。

参与研究单位:中国医学科学院北京协和医学院及国家癌症中心、北京协和医院国家妇产疾病临床医学研究中心、深圳市妇幼保健院、浙江省肿瘤医院、安徽省立医院、空军军医大学西京医院 、广西壮族自治区人民医院、四川大学华西第二医院、中国人民解放军总医院第七医学中心、海南医科大学第一附属医院、西安市西北妇女儿童医院、长治医学院公共卫生与预防医学系、新疆医科大学附属肿瘤医院等。(排名不分先后)

多场景真实模拟!加速全球宫颈癌筛查进程

宫颈癌是全球女性常见的恶性肿瘤之一。自2020起,全球已开展加速消除宫颈癌行动,我国明确指出:探索运用互联网、人工智能等新技术优化宫颈癌筛查和诊疗服务流程。在这一背景下,本项研究基于17,397名女性液基细胞学全视野切片训练深度学习模型,并通过全国多中心共计10,826例真实病例的三阶段试验,完成了系统性、多维度的临床验证。

结果显示,该AI模型在来自九家医院的测试数据(n=5803)中表现稳健。在多读者多病例研究中(multiple reader multiple case, MRMC; n=550),AI辅助阅片显著提升了诊断一致性,并将平均阅片时间从218秒压缩至30秒,大幅提升了工作效率。在社区组织筛查场景(n=3,001)中,AI模型在CIN2+(高级别病变及以上)识别上的敏感性与资深病理医师相当(87.8% vs. 85.4%),但还能发现部分高级细胞病理学家漏诊病例,为基层筛查提供技术兜底。在医院机会性筛查场景(n=1,472)中,AI辅助将初级细胞病理医生的敏感性从65.7%提升至85.7%,特异性从73.7%提升至84.0%,同时将阴道镜转诊率从28.2%显著降至19.3%(p<0.0001),优化了分流效率,减少不必要医疗资源消耗。

本次研究所使用的AI模型是由安必平负责核心算法的设计与部署,模型不仅具备全自动识别宫颈异常细胞的能力,还实现了对多种液基制片方式与不同扫描设备之间的兼容优化,确保其在各级医疗机构、多平台、多硬件环境下的稳定运行与高效输出。

深入基层需求,促进医疗资源均等化

我国女性人口数量庞大,基层病理医生稀缺是消除宫颈癌行动的最大障碍。宫颈癌筛查的实施路径,在不同医疗环境下存在显著差异。本研究特别设置了社区组织筛查与医院机会性筛查两类典型场景,模拟真实临床环境,系统评估了AI模型在基层与临床一线的适应性与赋能能力。

社区组织筛查多由政府或公共卫生系统主导,面向特定人群(如育龄女性、农村女性等)定期开展集中筛查。该模式覆盖人群广,但面临病理人力不足、读片经验不均、筛查精度波动大等现实难题。本次研究结果显示,在该场景下,AI模型在识别高级别病变(CIN2+)的敏感性与资深细胞病理学家相当(87.8% vs. 85.4%),并能补充人工筛查遗漏病例,有效弥补基层地区“看得见却判不准”的问题,构建了安全兜底机制。

相比之下,医院机会性筛查通常发生于女性因其他原因就诊时进行的自愿筛查,依赖临床医生主动推荐。在这一场景中,阅片人员的经验水平可能存在差异,部分机构由经验尚浅的病理医师或培训阶段人员承担初筛任务,容易出现诊断精度不足、阅片效率低下与转诊过度等问题。本研究发现,AI辅助可显著提升初级医师的敏感性(由65.7%提升至85.7%)与特异性(由73.7%提升至84.0%),同时将不必要的阴道镜转诊率从28.2%降至19.3%(p<0.0001),提升了分流精准度,避免过度医疗。

通过对这两类不同筛查路径的真实模拟与数据验证,研究明确显示:AI模型不仅提升了筛查准确性,更在“提升基层可及性、保障服务公平性”方面提供了技术支持。不论是在社区卫生服务站、基层妇幼保健院,还是在各级医院门诊,AI都能适配不同设备和流程,标准化输出诊断结果,推动高质量筛查从“专家中心”走向“普惠共享”。

安必平(股票代码:688393)是国内病理诊断领域首家上市公司,专注于肿瘤筛查与诊断的发展,已自主研发了液基细胞学数智化(LBP&AI)、免疫组化、荧光原位杂交(FISH)、数字病理等多个高新平台,未来将持续推进该AI系统在宫颈癌筛查中的临床转化,携手全国各级医疗机构,助力构建更高效、更普及、更精准的女性健康防线,为妇科疾病早筛早治提供强有力的技术支持。

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(安必平)

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