李 雪 石中月 杨志明 庞文博 金木兰*

(1.首都医科大学附属北京朝阳医院病理科，北京 100020; 2. 深思考人工智能机器人科技(北京)有限公司,北京 100085)

宫颈癌和乳腺癌是全世界妇女中最常见的两大恶性肿瘤，全球每年新发宫颈癌患者约50万例，死亡超过26万例，约80%的患者集中于经济欠发达的发展中国家[1]。据统计，全球每年宫颈癌新发病例约52万，其中我国有近15万，每年有2万～3万妇女死于宫颈癌。近年来，我国宫颈癌发病及病死率呈上升趋势，且发病年龄出现年轻化趋势[2]。

目前宫颈液基薄层细胞检测(thinprep cytologic test，TCT)是宫颈癌筛查的重要手段，但宫颈细胞学阅片人员较为匮乏，难以满足目前宫颈癌筛查的需求。国际上有关宫颈癌筛查的质量保证指南中规定，细胞技术人员每天要对玻片进行最大官方工作量限制，范围在25至80例之间[3]。此外，受阅片人员疲劳，技能水平不足和主观因素的影响，人工判读结果假阴性率高达10%；癌前病变的灵敏度约65%，特异度约90%[4-5]。

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展和该技术在医疗影像领域的广泛应用，人工智能可将图像中的色彩纹理等人眼难以捕捉的信息形成特征数据呈现出来，通过结合细胞分割、细胞分类等算法，并融合病理医师的阅片技巧，实现宫颈癌计算机辅助筛查系统，将其应用于巴氏涂片[6]、液基细胞学中，可显著提高工作效率，减轻阅片人员工作量，对于宫颈癌早期筛查有着重大的意义。本研究比较了人工智能辅助筛查系统和常规细胞学镜下阅片中的宫颈癌前病变检出情况，以探讨人工智能辅助筛查在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值。……