6月11日，在广州举办的中国中国生物产业大会上，第三方医学检验机构金域医学与华为技术有限公司联合宣布，双方在人工智能（AI）辅助病理诊断应用开发方面已取得突破性进展。
金域医学病理专家团队与华为云AI团队合作，首次基于病理形态学，通过深度学习的技术，以病理专家的诊断标准训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率高于60%的基础上，阴性片判读的正确率高于99%，阳性病变的检出率超过99.9%，是目前国际已公布的国内外AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。
听起来是不是不明觉厉？广东卫生在线简单跟你说吧，通常情况下，细胞病理医生在镜下阅读宫颈细胞涂片，平均每例要花费6分钟，现在有了AI识别仅需36秒，通过AI辅助宫颈癌筛查模型判读速度是人工判读的10倍，而且还很准确哦！
广卫君还打听到，该成果为AI在宫颈癌筛查方面更广泛的应用打下了坚实基础，也是数字化医疗与精准医疗的一次重要实践，为未来肿瘤精准诊断惠及广大人群提供了技术和数据上的支持。接下来，金域医学将继续联合华为云进行大规模验证，并启动相关注册申请。
▲发布会现场
据介绍， 病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金标准”。但病理医生在传统显微镜下阅片，需要以人的视觉诠释、知识积累、技能与天分作为基础，培训周期往往可长达左右。这导致我国病理医生的人才资源长期处于稀缺状态。目前中国注册病理医生不足2万人，以每百张床位配备1-2名病理医生的标准计算，其缺口仍高达8-10万人。
以宫颈癌筛查为例，我国宫颈癌筛查的适龄妇女人群超过3.5亿人，即使以每3-5年进行一次筛查的标准来衡量，目前国内的筛查能力仍然远远未能达到要求。这其中最大的制约因素就是细胞病理医生的极度稀缺，制约了宫颈癌筛查进一步推广。
此次金域与华为云的合作主要集中在AI辅助宫颈癌筛查模型的开发，就是为了解决这一困局。项目带头人、金域医学病理中心主任罗丕福博士介绍，本次开发基于金域历年4350万例宫颈细胞学筛查样本，从中挑选出的近20万个图像块，进行精准标注和AI辅助筛查模型训练。
▲罗丕福介绍AI辅助宫颈癌筛查模型
在此过程中，首先，由金域医学多位病理专家进行标注，确保模型可以对各种病变细胞的形态进行充分的学习。基于这些图像块级别的标注，AI模型先对样本进行初步分类，高效区分阳性细胞密度较高的样本。然后，AI模型再进一步对阳性细胞进行精准识别，确保在阳性细胞密度较低的样本上仍能获取准确的辅助判读结果。为确保结果无误，算法还一并选取一系列可疑的局部视野，交由病理医生最终复阅。
目前已用超过20000例样本数据的验证集，对该AI模型进行了验证。验证结果表明，该模型的排阴率为61.9%，阴性片判读的准确率高于99%，阳性病变的检出率超过99.9%。这已经是目前国际已公布的国内外AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。
该成果如果得以落地应用，预期可使病理医生进行单次细胞学检查的工作量减少超过60%，筛查效率大幅提升。通常情况下，细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片，平均每例需要花费6分钟。而AI识别仅需36秒，判读速度是人工判读的10倍。
与此同时，通过与AI提示的结果进行比对与相互印证，医生可以更方便、更准确地作出判读，对宫颈细胞学检查的质量控制以及病理专业学生的培训均能带来有效帮助。未来，一旦AI辅助宫颈癌筛查落地应用和推广，将可以大幅提升宫颈癌筛查服务覆盖的人群范围与服务频率，使得对适龄妇女人群的筛查质量可以趋近发达国家的水平，促进宫颈癌早筛早治。
金域医学首席信息官李映华表示，金域和华为云未来将继续投入更多样本数据，对AI模型进行大规模验证，同时进行更多的专业标注以改善模型，在保证敏感性的前提下使其特异性不断提升。“我们也将提高模型的可靠性，使其可以适应更大范围的试剂耗材与制片水平，将AI辅助筛查的应用范围推广到更贴近基层医疗水平的场景。”
据悉，本次成果也为AI在医疗领域中更广泛的应用场景打下了坚实基础。金域医学与华为云还将在其他病理AI的场景中寻求新的合作方向，如在乳腺、消化道、肾脏、血液等亚专科场景，探索更多应用可能。
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