论文部分内容阅读
目的
探讨宫颈液基薄层细胞学TBS报告人工智能辅助诊断系统在宫颈癌筛查中的应用价值。
方法收集2020年7至9月间南方医科大学附属南方医院、广州华银医学检验中心、深圳市宝安人民医院（集团）及长沙远安生物科技有限公司共16 317例宫颈液基薄层细胞涂片临床样本及相关资料。利用南方医科大学与锟元方青医疗科技有限公司联合开发的基于深度学习卷积神经网络的宫颈液基薄层细胞学TBS报告人工智能辅助诊断系统，对所有临床样本进行人工智能辅助诊断。以2014版的TBS为评价标准，分析人工智能辅助诊断系统及细胞病理医师运用人工智能辅助诊断系统阅片的灵敏度、特异度及准确度，并比较两种阅片方式所用的时间。
结果人工智能辅助诊断系统在不同制片方式、不同胞质染色及不同仪器扫描下预测宫颈上皮内病变的灵敏度为92.90%，其他病变（包括>45岁妇女子宫内膜细胞及感染性病变）灵敏度为83.55%，阴性样本特异度为87.02%；而细胞病理医师运用人工智能辅助诊断系统分别为99.34%，97.79%及99.10%，且比人工镜下阅片节省约6倍的阅片时间。
结论宫颈液基薄层细胞学TBS报告人工智能辅助诊断系统具有高灵敏度、高特异度及强泛化性等优势，细胞病理医师运用人工智能辅助诊断系统阅片能显著提高阅片的准确率和工作效率。