-
题名人工智能辅助阅片AI在宫颈细胞学中的应用分析
被引量：1
- 1
-
-
作者
刘四春
胡怀远
朱娜娜
汤衡
-
机构
合肥安为康医学检验实验室病理中心
-
出处
《临床肿瘤学杂志》
CAS
2023年第6期541-544,共4页
-
文摘
目的 探讨人工智能(AI)辅助阅片在宫颈细胞学中的应用情况。方法 收集2022年1月至2022年8月存档的已明确诊断且人工阅片质量满意的5400例薄层液基细胞学检查切片作为对照组,以KFBIO-400大通量扫描仪扫描并通过AI系统进行智能筛查,将AI识别的合格切片4893张作为AI组。按照2014版TBS描述性诊断,将非典型鳞状细胞-意义不明确(ASC-US)及以上作为阳性片,统计AI组细胞学诊断的灵敏度及特异度,并与对照组进行比较分析。结果 AI识别有效切片4893张,包括未见上皮内病变或恶性细胞(NILM)4094例、真菌感染20例、滴虫感染5例、ASC-US 280例、低度鳞状上皮内病变(LSIL)267例、非典型鳞状细胞-不除外高度鳞状上皮内病变(ASC-H)67例、高度鳞状上皮内病变(HSIL)158例、鳞状细胞癌(SCC)2例。系统判定不合格切片507张。AI共识别阴性切片4119张,阳性切片774张。AI在宫颈细胞学辅助筛查中的灵敏度为81%,特异度为77%,假阳性率为23%。AI在识别LISL及以上病变的灵敏度最高达到97%,ASC-US类灵敏度最低。对照组阅片合计用时约256 h(32天),AI系统包括扫描切片及分析仅用时162 h(6.75天)。结论 AI对于切片质量有较高要求。AI辅助系统能够提高病理医师的工作效率,减轻工作压力,可以广泛应用于第三方医学实验室或细胞量大的医疗机构。
-
关键词
宫颈癌
人工智能
宫颈细胞学
辅助阅片
-
Keywords
Cervical cancer
Artificial intelligence
Cervical cytology
auxiliary film reading
-
分类号
R737.33
[医药卫生—肿瘤]
-
