研究人員創(chuàng)建了一個(gè)自動圖像分析系統(tǒng),，旨在改善無法負(fù)擔(dān)Pap測試和其他診斷工具的國家中子宮頸癌的篩查。

　　該系統(tǒng)比其他篩選方法更準(zhǔn)確,，盡管該發(fā)現(xiàn)帶有一些警告,，包括誤報(bào)率高和研究中所用數(shù)據(jù)集的局限性,。盡管有這些擔(dān)憂,，但這項(xiàng)研究背后的NIH和Global Good研究人員仍然看到了該技術(shù)的潛力,，并正在努力使其適合使用數(shù)碼相機(jī)和智能手機(jī)進(jìn)行即時(shí)點(diǎn)篩查。

　　宮頸癌是中低收入國家醫(yī)療系統(tǒng)的一大難題,。每年全球25萬例宮頸癌造成的死亡中,，約有90%發(fā)生在這些國家,，部分原因是它們?nèi)狈?shí)施早期在西方發(fā)現(xiàn)這種疾病的篩查計(jì)劃的資源和基礎(chǔ)設(shè)施,。 本周早些時(shí)候， 梅奧診所 發(fā)布了一項(xiàng)研究,，表明子宮頸癌的篩查率沒有以前的調(diào)查所表明的那樣高,。

　　包括世界衛(wèi)生組織在內(nèi)的當(dāng)局都支持在醋酸施用后進(jìn)行目視檢查，這是各國早期發(fā)現(xiàn)宮頸癌潛在病例的一種方法,。然而,，盡管該測試既簡單又便宜，但很難將癌前病變與其他異常區(qū)分開,。

　　NIH和比爾·蓋茨(Bill Gates)支持的基金Global Good的研究人員發(fā)現(xiàn)需要更好的測試,，因此尋求改進(jìn)早期嘗試，以開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的宮頸癌篩查方法,。結(jié)果是一個(gè)自動化的圖像分析系統(tǒng),，在測試集的一個(gè)關(guān)鍵的基于年齡的子組中，靈敏度達(dá)到了97.7%,。

　　該系統(tǒng)接受了1990年代NCI資助的哥斯達(dá)黎加9,000多名婦女的研究中拍攝的圖像的培訓(xùn),。宮頸造影術(shù)(一種現(xiàn)已停止使用的視覺篩查技術(shù))中約有70%的選定圖像用于訓(xùn)練系統(tǒng)以識別癌前病變。

　　當(dāng)打開其余30%的圖像時(shí),，該系統(tǒng)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上勝過原始哥斯達(dá)黎加研究中使用的宮頸造影和其他篩查測試,。該系統(tǒng)對25至49歲的關(guān)鍵篩查人群特別敏感。在該子組中,，系統(tǒng)達(dá)到了98%的靈敏度,，盡管達(dá)到了這個(gè)高水平,，但損害了屏幕的其他方面。

　　研究人員在論文中寫道：“為了在檢查后長達(dá)7年的病例中獲得近乎完美的敏感性,，在篩選出的非病例中會產(chǎn)生大量假陽性,。盡管敏感性會下降，但可以選擇更加平衡的陽性分界點(diǎn)來限制過度治療,，” 美國國家癌癥學(xué)院學(xué)報(bào),。

　　誤報(bào)率是質(zhì)疑該系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中可能產(chǎn)生的影響的幾個(gè)原因之一。其他問題包括在一次隊(duì)列研究中使用由一小組訓(xùn)練有素的護(hù)士拍攝的圖像,。鑒于性能受到圖像質(zhì)量和障礙的影響,，當(dāng)將其應(yīng)用于各種設(shè)置下的各種衛(wèi)生工作者拍攝的圖片時(shí)，系統(tǒng)的靈敏度和特異性可能會下降,。AI圖像分析的可移植性有限是該領(lǐng)域的常見問題,。

　　盡管這些問題可能會使人感到樂觀，但研究人員認(rèn)為該系統(tǒng)可以改進(jìn)并在現(xiàn)實(shí)世界中使用,。從理論上講,，培訓(xùn)人員捕獲一致的圖像比執(zhí)行當(dāng)前使用的VIA方法要容易得多，這表明采用該方法的障礙是可以克服的,。下一步是使系統(tǒng)適應(yīng)當(dāng)前數(shù)碼相機(jī)而不是子宮頸成像的圖像,。