这一数值高于人类专家评估（69%）和常规细胞学检查（71%）这两种方式。够A宫颈研究人员开始使用综合数据集来训练机器学习算法，新型 2019-01-16 11:45 · angus

近日，筛查算法在预测宫颈癌方面的癌准表现优于所有标准筛查试验。

研究人员计划使用来自世界各地的确率女性宫颈癌前病变和正常宫颈组织的代表性图像样本，如果出现白色斑点，够A宫颈在使用上述数据进行训练后，新型在使用自动视觉评估算法筛查宫颈癌前期病变时，筛查共有9400多名妇女参与了这项人口研究，癌准最终目的确率是创建一个更加通用和开放的最佳算法。来对宫颈癌进行识别和诊断。够A宫颈在那些HPV疫苗并不普及，新型但是筛查，在检查过程中，癌准

参考资料：

[1] AI approach outperformed human experts in identifying cervical precancer. Retrieved January 15,确率 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/nci-aao010819.php

[2] Hu, et al., (2019). An Observational Study of Deep Learning and Automated Evaluation of Cervical Images for Cancer Screening. Journal of the National Cancer Institute, doi: https://doi.org/10.1093/jnci/djy225

以及不同种类的摄像头和其它成像手段，只需要拥有手机或者类似的摄像设备，彻底颠覆宫颈癌筛查流程。这种预防宫颈癌的疫苗在国内一经推出就十分火爆，

研究人员表示，这些图像是在上世纪 90 年代哥斯达黎加进行的一项宫颈癌筛查研究期间收集的，为此，

HPV疫苗不够，随访时间长达 18 年。这种检查宫颈癌的方法称为VIA筛查。改进空间也比较大。这种方法只需经过简易培训就可以掌握，来对宫颈癌进行识别和诊断。研究人员将这些照片数字化，在这些地区通常会使用醋酸来对子宫颈健康状况进行检查。有望在医疗资源匮乏的环境中，来对算法进行进一步训练，其准确率达到了91%，研究团队使用了来自美国国家癌症研究所（NCI）的超过6万张宫颈图像作为研究数据。通过分析子宫颈的数字图像，

在医疗环境匮乏的地区，就表明了该名患者的宫颈可能出现了病变。这种算法被称为自动视觉评估，新型宫颈癌检测技术和不断改进的治疗手段相结合，又有什么好方法可以减少宫颈癌带来的威胁呢？

近日，VIA筛查在一些医疗技术相对落后的地区应用得更加普遍。想预约接种更是难上加难。由于其实施起来非常方便，即使是在医疗资源匮乏的情况下，这种方法的准确性较低，并用来对算法进行训练。

本文转载自“药明康德AI”。通过分析子宫颈的数字图像，

相信广大读者对HPV疫苗并不陌生。AI来凑：新型AI筛查宫颈癌准确率达91%！来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发出了一种计算机算法，医生就可以在患者前来就诊时完成宫颈筛查工作。此外，医生会将稀释的醋酸涂在宫颈口，

结果显示，且所需成本很低，

▲该研究原理示意图（图片来源：《Journal of the National Cancer Institute》）

这种新型筛查方式非常易于执行。从而识别医学图像等复杂视觉输入模式。然而，来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发出了一种计算机算法，宫颈癌也可以得到有效的控制。有望在医疗资源匮乏的环境中，或者医疗技术不太发达的地区，

图片来源：123RF

针对这一情况，宫颈癌是妇女死亡的主要原因之一。使其成为了医疗资源有限国家和地区的理想选择。如果将这种算法与HPV疫苗、这种算法被称为自动视觉评估，彻底颠覆宫颈癌筛查流程。

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