关爱女性健康，人工智能对加速宫颈癌筛查的重要性

（原标题：关爱女性健康，人工智能对加速宫颈癌筛查的重要性）

迄今为止，病理诊断仍被认为是疾病最可靠的诊断，被誉为疾病诊断的金指标。如何提高病理科的运营效率，保证乃至提高病理诊断的含金量，在满足临床不断增长诊断需求的同时，尚需跟上时代步伐，满足对疾病更加精准诊断的需求，这是病理科需要思考和解决的现实及与时俱进的问题。

国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》指出，要加快发展数字健康服务，推进医疗机构数字化、智能化转型，加快建设智慧医院，推广远程医疗。各类新兴技术的运用，让诸多科室都乘上了提质增效的“东风”，但病理科似乎尚在医院数字化的“洼地”中。一方面是由于我国病理科设备少、自动化水平较低，病理流程的多环节对医技人员的专业要求较高，使得科室整体运转的自动化程度较低。另一方面由于病理科的自动化水平较低，病理科诊断时间长。常规的病理检测所需时间为3-5天，如果有较为疑难的疾病，加做免疫组化或分子检测，所需的诊断时间更长达7-10天。近两年，受精准诊疗需求的推动，病理科受重视程度不断提高，三甲医院多已建设分子病理实验室，扩大病理科规模。病理科的数字化、智慧化转型需要对整个工作流、信息流进行充分革新。

基于人工智能的计算病理学是一个新兴技术，它运用先进的机器学习和图像分析的方法定量分析高分辨率数字化病理切片，同时构建病理组学把病理医生的诊断经验和知识进行量化，以融入到人工智能辅助病理诊疗系统，进而提高病理科运转效益，加快病理科精准诊断建设。

引入人工智能AI辅助甚至替代人工进行一些常规的病理诊断及癌症筛查，能够有效弥补人工诊断效率低、病理医生不足、缺乏统一质控管理等问题。病理AI诊断流程主要包括标准化切片的制作、切片数字化扫描、AI算法读片、AI提示阳性切片人工复核等环节。实现病理AI诊断的主要关键点在于标准化的制片、数字化处理、经病理专家审核的海量标注数据训练的深度神经网络模型提取病变特征图、结合判读标准提供建议结果以及可疑视野供医生快速复核等。作为计算机AI识别图像进行诊断，对于切片图像的标准化要求较高，能够保证稳定的制片、成像标准的仪器是开发病理AI算法基础；其次病理诊断覆盖的疾病种类较多，尤其是癌症类型繁多，要实现病理AI对各个病种的精确诊断需要大量的病例数据支持，目前行业的主要切入口在于通过对常见病种普查的辅助诊断来降低病理医生的重复性工作，提升病理诊断效率，这一模式中的关键在于既要保证病理AI算法的高敏感性，又要保证高特异性，防止出现由于算法的误判导致漏诊，保证病理AI能够在保证诊断有效的前提下提升病理诊断效率。

宫颈癌是近年来我国城乡妇女发病率较高的肿瘤疾病,2024年1月，国家卫生健康委、教育部、民政部等10部门联合印发《加速消除宫颈癌行动计划（2022—2030年）》，要求进一步完善宫颈癌防治服务体系，提高综合防治能力，构建社会支持环境，努力遏制宫颈癌发病率、死亡率上升趋势，减轻宫颈癌社会疾病负担。同时《“健康中国2030”规划纲要》和《中国妇女发展纲要（2021-2030年）》也明确说明我国将积极响应世界卫生组织提出的“加速消除宫颈癌全球战略”，加快我国宫颈癌消除进程，保护和增进广大妇女健康。各地定期对适龄妇女展开宫颈癌免费筛查，大范围集中式筛查对病理科提出更高要求，如何高效率高标准完成筛查工作至关重要。

全自动制片+人工智能AI分析系统通过全自动制片染色设备减少人工因素干预，保证切片标准化，通过自动检测数字切片图像中的异常和错误，来帮助病理医生进行智能质控，确保诊断结果的准确性和可靠性。其次，人工智能AI分析系统能够辅助医生进行诊断，自动排阴筛查，降低医生工作量。据权威统计截至2023年底全国范围内已有200家三甲医院及近700家公立医院病理中心实现了AI数字病理整体解决方案。在汹涌而来的医疗数字化浪潮下，国内病理科要想跟上时代的步伐，必须把数字化智慧化建设视为一道“必答题”，而非传统概念中的“选答题”。

作为“AI+数智病理”领域的主流品牌之一，易普森从源头做起，通过自动化、标准化、数字化、智慧化的“四维一体”整体解决方案，以“全自动设备+试剂+切片扫描仪+AI分析系统”率先实现一键式全自动染色制片、样本处理标准化、病理切片数字化、阅片诊断智能化，以AI分析为突破口，从制片到诊断全面赋能宫颈癌等多种肿瘤疾病诊断。目前和国内多家大型三甲医院深度合作，已完成了数百万人次的筛查诊断。未来，易普森将持续探索运用互联网、人工智能大模型等新技术优化病理诊疗服务流程，用AI病理诊断技术造福全人类。