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國際認(rèn)可!北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院攜手多機(jī)構(gòu)再次推動(dòng)AI+宮頸癌篩查進(jìn)入高精度時(shí)代
時(shí)間:2025-04-19

近日,由中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院牽頭,聯(lián)合全國多家權(quán)威醫(yī)療機(jī)構(gòu)完成的研究成果在國際頂級期刊《Nature Communications》上發(fā)表!該研究全面評估了一種深度學(xué)習(xí)輔助的液基細(xì)胞學(xué)(LBC)診斷模型在臨床環(huán)境中的應(yīng)用價(jià)值,尤其通過多場景真實(shí)模擬驗(yàn)證,驗(yàn)證了該AI系統(tǒng)在提升診斷效率、輔助分流決策及增強(qiáng)基層篩查能力方面的實(shí)際價(jià)值。


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參與研究單位:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院及國家癌癥中心、北京協(xié)和醫(yī)院國家婦產(chǎn)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心、深圳市婦幼保健院、浙江省腫瘤醫(yī)院、安徽省立醫(yī)院、空軍軍醫(yī)大學(xué)西京醫(yī)院 、廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院、四川大學(xué)華西第二醫(yī)院、中國人民解放軍總醫(yī)院第七醫(yī)學(xué)中心、海南醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院、西安市西北婦女兒童醫(yī)院、長治醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)系、新疆醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院等。(排名不分先后)


多場景真實(shí)模擬!加速全球?qū)m頸癌篩查進(jìn)程


宮頸癌是全球女性常見的惡性腫瘤之一。自2020起,全球已開展加速消除宮頸癌行動(dòng),我國明確指出:探索運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)優(yōu)化宮頸癌篩查和診療服務(wù)流程。在這一背景下,本項(xiàng)研究基于17,397名女性液基細(xì)胞學(xué)全視野切片訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,并通過全國多中心共計(jì)10,826例真實(shí)病例的三階段試驗(yàn),完成了系統(tǒng)性、多維度的臨床驗(yàn)證。


結(jié)果顯示,該AI模型在來自九家醫(yī)院的測試數(shù)據(jù)(n=5803)中表現(xiàn)穩(wěn)健。在多讀者多病例研究中(multiple reader multiple case, MRMC; n=550),AI輔助閱片顯著提升了診斷一致性,并將平均閱片時(shí)間從218秒壓縮至30秒,大幅提升了工作效率。在社區(qū)組織篩查場景(n=3,001)中,AI模型在CIN2+(高級別病變及以上)識別上的敏感性與資深病理醫(yī)師相當(dāng)(87.8% vs. 85.4%),但還能發(fā)現(xiàn)部分高級細(xì)胞病理學(xué)家漏診病例,為基層篩查提供技術(shù)兜底。在醫(yī)院機(jī)會性篩查場景(n=1,472)中,AI輔助將初級細(xì)胞病理醫(yī)生的敏感性從65.7%提升至85.7%,特異性從73.7%提升至84.0%,同時(shí)將陰道鏡轉(zhuǎn)診率從28.2%顯著降至19.3%(p<0.0001),優(yōu)化了分流效率,減少不必要醫(yī)療資源消耗。


本次研究所使用的AI模型是由安必平負(fù)責(zé)核心算法的設(shè)計(jì)與部署,模型不僅具備全自動(dòng)識別宮頸異常細(xì)胞的能力,還實(shí)現(xiàn)了對多種液基制片方式與不同掃描設(shè)備之間的兼容優(yōu)化,確保其在各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)、多平臺、多硬件環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行與高效輸出。

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深入基層需求,促進(jìn)醫(yī)療資源均等化


我國女性人口數(shù)量龐大,基層病理醫(yī)生稀缺是消除宮頸癌行動(dòng)的最大障礙。宮頸癌篩查的實(shí)施路徑,在不同醫(yī)療環(huán)境下存在顯著差異。本研究特別設(shè)置了社區(qū)組織篩查與醫(yī)院機(jī)會性篩查兩類典型場景,模擬真實(shí)臨床環(huán)境,系統(tǒng)評估了AI模型在基層與臨床一線的適應(yīng)性與賦能能力。


社區(qū)組織篩查多由政府或公共衛(wèi)生系統(tǒng)主導(dǎo),面向特定人群(如育齡女性、農(nóng)村女性等)定期開展集中篩查。該模式覆蓋人群廣,但面臨病理人力不足、讀片經(jīng)驗(yàn)不均、篩查精度波動(dòng)大等現(xiàn)實(shí)難題。本次研究結(jié)果顯示,在該場景下,AI模型在識別高級別病變(CIN2+)的敏感性與資深細(xì)胞病理學(xué)家相當(dāng)(87.8% vs. 85.4%),并能補(bǔ)充人工篩查遺漏病例,有效彌補(bǔ)基層地區(qū)“看得見卻判不準(zhǔn)”的問題,構(gòu)建了安全兜底機(jī)制。


相比之下,醫(yī)院機(jī)會性篩查通常發(fā)生于女性因其他原因就診時(shí)進(jìn)行的自愿篩查,依賴臨床醫(yī)生主動(dòng)推薦。在這一場景中,閱片人員的經(jīng)驗(yàn)水平可能存在差異,部分機(jī)構(gòu)由經(jīng)驗(yàn)尚淺的病理醫(yī)師或培訓(xùn)階段人員承擔(dān)初篩任務(wù),容易出現(xiàn)診斷精度不足、閱片效率低下與轉(zhuǎn)診過度等問題。本研究發(fā)現(xiàn),AI輔助可顯著提升初級醫(yī)師的敏感性(由65.7%提升至85.7%)與特異性(由73.7%提升至84.0%),同時(shí)將不必要的陰道鏡轉(zhuǎn)診率從28.2%降至19.3%(p<0.0001),提升了分流精準(zhǔn)度,避免過度醫(yī)療。


通過對這兩類不同篩查路徑的真實(shí)模擬與數(shù)據(jù)驗(yàn)證,研究明確顯示:AI模型不僅提升了篩查準(zhǔn)確性,更在“提升基層可及性、保障服務(wù)公平性”方面提供了技術(shù)支持。不論是在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)站、基層?jì)D幼保健院,還是在各級醫(yī)院門診,AI都能適配不同設(shè)備和流程,標(biāo)準(zhǔn)化輸出診斷結(jié)果,推動(dòng)高質(zhì)量篩查從“專家中心”走向“普惠共享”。

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安必平(股票代碼:688393)是國內(nèi)病理診斷領(lǐng)域首家上市公司,專注于腫瘤篩查與診斷的發(fā)展,已自主研發(fā)了液基細(xì)胞學(xué)數(shù)智化(LBP&AI)、免疫組化、熒光原位雜交(FISH)、數(shù)字病理等多個(gè)高新平臺,未來將持續(xù)推進(jìn)該AI系統(tǒng)在宮頸癌篩查中的臨床轉(zhuǎn)化,攜手全國各級醫(yī)療機(jī)構(gòu),助力構(gòu)建更高效、更普及、更精準(zhǔn)的女性健康防線,為婦科疾病早篩早治提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

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