什么是“人工智能辅助宫颈细胞学诊断技术”？
人工智能辅助宫颈细胞学检查系统有哪些要求？
人工智能辅助宫颈细胞学诊断技术的应用
AI辅助细胞学诊断技术可提高宫颈癌筛查和诊断程序的特异性和准确性
1. Wilbur等评估了12313例宫颈细胞病理涂片，AI辅助诊断组在HSIL和LSIL的检测灵敏度分别提升了19.6%和9.8%，而特异度略有下降。ASC的灵敏度和特异度与人工阅片无显著差异。
2. 李卫平等的研究表明，AI辅助技术对液基细胞学检查结果为阴性的患者，灵敏度为82.4%，特异度为86.8%。
3. Duby等的回顾性分析了54438例人工阅片和52309例AI辅助阅片结果，AI辅助技术显著增加了LSIL、HSIL、ASC-H及AGC的检出率。
4. 我国学者的多中心临床观察性研究：AI辅助技术识别CIN2和CIN3及以上病变的比例与有经验的细胞病理学医生相近，相对灵敏度为1.01，且具有更高的相对特异度（1.26）。
AI辅助宫颈细胞学诊断技术的应用可提高诊断效率、降低诊断成本
Cao等的比较研究表明，AI技术将诊断每张图像的时间从人工的14.83秒缩短至0.04秒，极大提高了诊断效率。
基于马尔可夫模型的评估指出，当HPV检测费用超过10.80美元时，AI辅助技术每5年筛查一次成为最具成本效益的策略。
2017—2021年，湖北省的宫颈癌筛查项目费用分析显示，政府为每位女性承担的筛查费用为6.31美元，凸显AI技术在降低成本方面的潜力。
Bao等的一项针对70万宫颈癌筛查妇女的前瞻性队列研究显示，AI辅助技术与人工阅片在CIN检测中的一致性高达94.7%，kappa系数为0.92，表明AI技术在实际应用中的高准确性。AI辅助技术在检测ASC-H或HSIL妇女中的CIN2及以上病变的能力显著高于人工阅片。
徐州开展的一项宫颈癌筛查应用研究显示，AI辅助系统的细胞学异常检出率和HSIL及以上病例检出率均高于人工阅片，尤其在与HPV联合筛查时，检出率达到最高，差异具有统计学意义。
人工智能辅助宫颈细胞学诊断技术的质量控制
每月开展室内质量控制，定期开展室间质评，并保留原始记录，具体如下：
(1) AI辅助宫颈细胞学诊断技术每天最高阅片数量应根据使用的AI系统的运算能力，系统设置及人员配备等实际情况综合考虑。
(2) 定期由质量控制专家对阴性标本至少抽取10%进行复阅；对无明确诊断意义的不典型鳞状细胞(ASC-US)及以上病例标本100%复查。细胞学涂片标本满意率应≥95%；细胞学阳性涂片复核符合率≥85%(判读结果不相差两个级别)；阴性涂片复查的符合率≥95%。
(3) 定期进行疑难病例讨论。
⑤有标本保存制度，阴性涂片应至少保存1年，阳性涂片保存15年或以上。
待解决的问题
AI辅助宫颈细胞学诊断技术的应用过程中会产生大量的信息和数据，涉及个人信息及隐私保护，应在使用过程中加强信息的规范管理。建议有关机构或部门出台相应的管理手册或规范等文件，加强信息系统的建立、应用及管理，保证项目顺利实施及数据的保密工作。
以上内容来源：张小松,毕蕙,董燕等.人工智能辅助宫颈细胞学诊断技术的应用及质量控制专家共识[J].中国妇幼健康研究,2023,34(12):7-13.
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