宫颈癌筛查有了AI“智能助手”

在外地农村生活的李慧，年过40岁，从没做过详尽的妇科体检。随着妇女“两癌”筛查的实施，李慧在当地一家基层医院进行了宫颈癌筛查，接受了HPV检测和TCT检查。2天后，李慧拿到了判读结果，TCT提示高度鳞状上皮内病变。

此前，患者拿到检查报告往往需要2周或更长时间。李慧是复旦大学附属妇产科医院“诊验理影”医疗分析云平台的获益者。这是基于该院华克勤教授领衔的宫颈癌优秀团队成功申请的上海市人工智能创新发展专项项目《面向宫颈癌预防诊治的“诊验理影”医疗分析云平台及临床应用示范项目》的成果。依托团队在宫颈癌领域多年积累的病例资料及治疗经验，突破了人工智能和医院场景深度融合的难关。

云平台提升诊疗效率

李慧所获得的TCT判读结果，与上海市三甲医院高年资病理科主治医师的诊断水平相当。据此，医生建议李慧进行阴道镜检查。在云平台的辅助下，李慧的阴道镜图像上传，十几秒后得到了平台反馈的可疑病灶区域范围，接诊医生据此为李慧进行了组织采样。一系列操作，相当于一位红房子医院的副主任医师在实地指导操作。

几天后，李慧带着当地医院的病理标本玻片前往复旦大学附属妇产科医院寻求进一步诊疗。因为医生已在云平台上查看了她的TCT样本图像和阴道镜检查图像，原本需2-3天完成的就诊流程，李慧只花了半天。

借助云平台的使用，医生们可以显著提升诊断精准度和工作效率。例如，平均1.5分钟就可以出具一份TCT细胞学检查结果；平均0.5分钟就可以判读一例阴道镜图像；平均3分钟可以完成一例MRI影像的阅片，这样的工作效率是临床医生的十几倍。

助基层筛查顺畅进行

我国约有10万名女性被诊断为宫颈癌，占全球新发病例数的近20%，其中超过3万例死亡。华克勤教授介绍，宫颈癌筛查目前采用的方法是HPV检测或宫颈脱落细胞学初筛、初筛阳性者的阴道镜检查与活检、宫颈病理确诊。具体而言，医生会先进行HPV、TCT等高敏感度初筛检查，在这个阶段，云平台帮助基层缩短了一倍以上的时间。随后将筛查阳性者转诊到阴道镜检查的环节，根据检查结果，医生会决定是否进行病理学的活检——这是最后一道关卡，是宫颈癌最终诊断的金标准。

显然，阴道镜检查是“关键一步”，决定患者是否需要进行活检与取活检位置的确定。然而，这“关键一步”在基层走得并不顺畅。如今，AI技术的出现，可以帮助基层医生打通宫颈癌筛查链条的关键环节。

涵盖预防诊治全流程

华克勤教授领衔的项目，涵盖了AI辅助诊前TCT细胞学检查排除阴性患者、诊中阴道镜检查确定病灶取样位置，以及诊后核磁共振影像学检查判断是否发生癌症转移。

“AI可以告诉医生，这个病变在这里，打一个圈，在哪个地方下钳子，不能乱取，也不能漏取。”华克勤教授说，该平台涵盖了宫颈癌预防诊治的全流程，联合9家三级甲等医院进行了临床数据验证，受到广泛认可。其中，TCT细胞学准确率达75.86%，高于世界领先人工智能算法水平；阴道镜图像符合率达95.57%，远高于临床准确率的要求。

首席记者 左妍