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)用價值，尤其通過多場景真實(shí)模擬驗證，驗證了該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)際價值。
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，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10,826例真實(shí)病例的三階段試驗，完成了系統(tǒng)性、多維度的臨床驗證。
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)計與部署，模型不僅具備全自動識別宮頸異常細(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。
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)驗不均、篩查精度波動大等現(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進(jìn)行的自愿篩查，依賴臨床醫(yī)生主動推薦。在這一場景中，閱片人員的經(jīng)驗水平可能存在差異，部分機(jī)構(gòu)由經(jīng)驗尚淺的病理醫(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、基層婦幼保健院，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，推動高質(zhì)量篩查從“專家中心”走向“普惠共享”。
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。
