AI病理醫生一出馬，刷新目前國際已公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水平!

在排陰率高于60%的基礎上，宮頸細胞涂片陰性判讀的正確率高于99%，陽性病變的檢出率超過99.9%;細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞涂片，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竟達人工判讀的10倍!

廣州日報全媒體記者從中國生物產業大會的人工智能輔助宮頸癌篩查研發成果發布會上獲悉，金域醫學與華為技術聯手取得突破，雙方團隊首次基于病理形態學，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。

文/廣州日報全媒體記者何雪華 通訊員張金菊

病理是診斷金標準 但病理醫生太少了

病理形態學診斷被醫學界公認為疾病診斷的“金標準”。

在中山醫科大學腫瘤醫院從事臨床細胞學診斷幾十年，國內著名細胞學專家梁小曼教授指出，機體出現病變，具體指的是什么?良性還是惡性?程度如何?要靠病理的不同形態學改變來診斷。

然而，一張病理玻璃片，5000個細胞才合格，多則幾萬個細胞，病理醫生一個個看下來，一天看100張會累壞，而且非?？菰?。因此，一名“病理人”，每天看的片90%是陰性的，一看到陽性會興奮，“不是看到人生病興奮，是真的太不容易了”，梁小曼說，這是腦力與體力的雙重高付出。

病理診斷需求量大，卻偏偏碰上病理醫生緊缺。

梁小曼說，比如像宮頸癌篩查，要細胞學與HPV檢查一起，中國25~65歲的適齡婦女人群超過3.5億人，每3~5年篩查一次，每年就需要篩查7000萬人次，但事實上，從2009年起推廣女性兩癌篩查，10年宮頸癌篩查總數量僅7000萬人次多一點，人群覆蓋率只有21.4%，也就是說，10年才做到1年的量。

醫學研究顯示，篩查的人群覆蓋率要達到80%，才能達到降低人群疾病發病率降低。

疾病篩查能力不足，問題在于我國病理醫生長期稀缺。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。數據顯示，目前中國注冊病理醫生不足2萬人，以每百張床位配備1名~2名病理醫生的標準計算，其缺口仍高達8萬~10萬人。

AI輔助宮頸癌篩查取得重大突破

“所以，聽說AI病理醫生研發取得突破，我是非常興奮的!”梁小曼說，初步看到，“這名”AI病理醫生可降低一半左右的人工判讀工作量，意味著可將另一半人工與精力，全部投入到提高陽性率判讀上，病理醫生被抱怨“看得少、看不準、看得慢”的機會也會大減。

梁小曼所說的AI病理醫生，說的是金域醫學與華為云合作開發的AI輔助宮頸癌篩查模型。

每年全世界新增的宮頸癌患者約50萬，中國的發病率又占到了26%。宮頸癌這種疾病只要早篩查、早治療，它的治愈率、五年生存率就可以大幅度提升。

據介紹，本次開發基于歷年4350萬例宮頸細胞學篩查樣本，從中挑選出的近20萬個圖像塊，進行精準標注和AI輔助篩查模型訓練。

首先，由多位病理專家進行標注，確保模型可以對各種病變細胞的形態進行充分的學習?；谶@些圖像塊級別的標注，AI模型先對樣本進行初步分類，高效區分陽性細胞密度較高的樣本。

然后，AI模型再進一步對陽性細胞進行精準識別，確保在陽性細胞密度較低的樣本上仍能獲取準確的輔助判讀結果。為確保結果無誤，算法還一并選取一系列可疑的局部視野，交由病理醫生最終復閱。

目前已用超過20000例樣本數據的驗證集，對該AI模型進行了驗證。驗證結果表明，該模型的排陰率為61.9%，陰性片判讀的準確率高于99%，陽性病變的檢出率超過99.9%。這已經是目前國際公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水平。

成果應用：

距離落地至少還有三至五年

AI病理醫生開發成果，可謂數字化醫療與精準醫療的一項重要實踐，為未來精準診斷提供強大支撐。一旦成果落地應用，預期可使病理醫生進行單次細胞學檢查的工作量減少超過60%，篩查效率大幅提升。通常情況下，細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞涂片，平均每例需要花費6分鐘。而AI識別僅需36秒，判讀速度是人工判讀的10倍。

同時，通過與AI提示的結果進行比對與相互印證，醫生可以更方便、更準確地作出人工判讀，對病理檢查的質量控制、病理專業學生的培訓都能帶來有效幫助。

而在更大的社會效益上，未來，一旦AI輔助宮頸癌篩查落地應用和推廣，將可以大幅提升宮頸癌篩查服務覆蓋的人群范圍與服務頻率，使得對適齡婦女人群的篩查質量可以趨近發達國家的水平，促進宮頸癌早篩早治。

不過，專家也坦言，成果距離落地至少還有三五年時間。

首先，還要繼續投入更多樣本數據，對AI模型進行大規模驗證，同時進行更多的專業標注以改善模型，在保證敏感性的前提下使其特異性不斷提升，甚至將適應、貼近基層醫院的試劑耗材與制片水平。

其次，準備啟動CFDA的注冊工作，據了解目前還沒有很明確的指導流程和周期，“業界很多分析認為，病理AI、影像AI這樣的醫療AI，在中國的規?；瘧霉烙嬓枰?年~5年。”

“AI病理”VS“AI影像”前者更精準

近年來，AI醫療越來越熱，同屬于輔助診斷領域，AI影像甚至發展更快，比AI病理更早進入注冊申請流程。那么，AI病理、AI影像，哪個更強?

對此，有細胞病理專家認為AI病理“更難、更精、更缺、更慢”。

因為影像基于黑白、密度、大小、邊緣，而病理多色、到達細胞水平，而不僅僅是輔助診斷“是不是腫瘤”“是不是病變”。

也就是說，AI影像醫生可以“允許”結論是“這可能是一個癌癥，可能是一個良性腫瘤，可能是一個惡性腫瘤”，而AI病理醫生不能這樣，要告訴“這是什么，是不是癌，是什么癌”。