人工智慧輔助宮頸癌篩查技術取得突破性進展

6月11日，在中國生物產業大會上，第三方醫學檢驗機構金域醫學與華為技術有限公司聯合宣布，雙方在人工智慧（AI）輔助病理診斷應用開發方面已取得突破性進展。金域醫學病理專家團隊與華為雲AI團隊合作，首次基於病理形態學，通過深度學習的技術，以病理專家的診斷標準訓練出精準、高效的AI輔助宮頸癌篩查模型。

據介紹，該模型在排陰率高於60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高於99%，同時陽性病變的檢出率也超過99.9%，這是目前國際已公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水準。通常情況下，細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞塗片，平均每例要花費6分鐘，而AI識別僅需36秒，通過AI輔助宮頸癌篩查模型判讀速度是人工判讀的10倍。

在與會嘉賓看來，該成果為AI在宮頸癌篩查方面更廣泛的應用打下了堅實基礎，也是數字化醫療與精準醫療的一次重要實踐，為未來腫瘤精準診斷惠及廣大人群提供了技術和數據上的支持。接下來，金域醫學還將聯合華為雲進行大規模驗證，並啟動相關註冊申請。

記者了解到，病理形態學診斷被醫學界公認為疾病診斷的「金標準」。就病理判讀本身而言，病理專業人員在傳統顯微鏡下閱片，需要以人的視覺詮釋、知識積累、技能與天分作為基礎，培訓周期往往可長達10年左右，我國病理醫生的人才資源長期處於稀缺狀態。

然而，我國宮頸癌篩查的適齡婦女人群超過3.5億人，即使以每3-5年進行一次篩查的標準來衡量，目前國內的篩查能力仍然遠遠未能達到要求，其中一個重要原因就是細胞病理醫生的極度稀缺，製約了宮頸癌篩查進一步推廣。數據顯示，目前中國註冊病理醫生不足2萬人，以每百張床位配備1-2名病理醫生的標準計算，其缺口仍高達8-10萬人。

華為雲一站式AI開發平台ModelArts，從標註、訓練模型、圖片判斷、推理等方面為AI輔助宮頸癌篩查模型的訓練和應用提供了技術支持。在標註階段，藉助華為雲ModelArts對已經上傳到雲端的海量圖像塊進行半自動化標註，大大節省了病理醫生標註的時間和精力；在演算法層面，華為不斷迭代起來的人工智慧演算法在模型精度和速度上都達到了業界領先的水準。

「深度學習技術的發展，使得AI輔助病理識別成為可能，而華為雲強大的演算法、算力和一站式AI開發平台，結合金域的大規模樣本和病理學專家豐富經驗，最終使AI達到了病理專家『助手』水準。」華為雲EI服務產品部總經理賈永利表示，此次重大突破，正是AI與專家經驗場景有效結合的證明。