人工智能多光谱显微照相分析在液基薄层宫颈癌筛查的临床应用
发布时间：2021-09-18
信息来源：北京科技成果信息系统
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发布时间：2021-09-18
信息来源：北京科技成果信息系统
- 宫颈癌;人工智能;光谱;细胞核
基本信息
所属科技项目名称：首都临床特色应用研究
项目主管部门：北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会
科技成果信息
科技成果名称：人工智能多光谱显微照相分析在液基薄层宫颈癌筛查的临床应用
关键词："人工智能","宫颈癌筛查","宫颈细胞学","多光谱显微照相分析"
科技成果类型：原始创新
科技成果所处阶段：实验室研究
科技成果应用领域：卫生和社会工作
科技成果简介：
一、科技成果来源
基于北京市科委首都临床特色应用研究项目“人工智能多光谱显微照相分析在宫颈癌筛查的临床应用”研究。北京市海淀医院病理科提供10071例存档宫颈涂片及临床报告信息，深思考人工智能科技（北京）有限公司提供人工智能辅助宫颈癌筛查系统软件进行人工智能分类判读，并通过多光谱显微照相等技术提取发生肿瘤性改变的细胞核特征参数、优化人工智能判读系统，提高人工智能判读敏感性。北京市海淀医院病理科对研究结果进行统计分析。
二、技术原理
基于深度学习的人工智能技术可自动提取数字图像中的色彩纹理等特征，通过结合细胞检测，细胞分类算法，并融合病理医师的阅片技巧，实现宫颈癌计算机辅助筛查。将多光谱相机获取的细胞核参数定量测量方法应用到人工智能系统中，建立细胞核类型与特征参数的关联信息，学习出多光谱相机细胞核影像的智能诊断决策模型。通过该决策模型优化人工智能参数，对涂片进行二次人工智能分析判读，对两次判读结果进行对比，对结果不一致的玻片由医生复阅，调节定制的人工智能参数，得到最优的算法模型。
三、关键性技术指标
人工智能辅助宫颈癌筛查系统临床应用的安全性以减少漏诊率为目标，用AI判读“敏感性”、“假阴性率”（漏诊率）、“阴性预测值”（趋向于100%）作为评估指标；根据TBS 2014标准，用AI判读的“阴性率”作为降低医师工作量、提高筛查效率的评估指标。
深思考人工智能辅助宫颈癌筛查系统对10071例涂片进行细胞形态学智能分类法判读，敏感性、漏诊率、阴性预测值分别为96.77%、3.23%、99.52%；用基于460例涂片采用多光谱显微照相智能分析、DNA倍体定量分析等技术提取细胞核特征参数、制作决策模型、优化后的新型AI判读系统的阅片敏感性、漏诊率、阴性预测值分别为98.04%、1.96%、99.68%；优化前后敏感性、漏诊率、阴性预测值均有显著统计学差异；且优化后的AI辅助筛查系统判读阴性率为61.85%。
四、应用前景
宫颈癌是女性发病率第二大恶性肿瘤，在中国，2015年宫颈癌新增病例和死亡病例分别为 11.1万例和3.4万例，普及筛查和全面的防控措施可以降低宫颈癌死亡率。宫颈细胞学已被证明是有史以来最有效的宫颈癌筛查技术。在美国等西方国家，通过对女性宫颈细胞学涂片进行筛查，早发现、早治疗，使宫颈癌从上世纪50年代女性癌症死亡率的第1位降低至第15位。2009年我国政府启动重大公共卫生项目妇女 “两癌”（宫颈癌、乳腺癌）筛查，《中国妇女发展纲要(2011-2020)》提出到2020年宫颈癌等疾病筛查覆盖率达到80%的目标，宫颈癌防治受到政府极大重视。然而我国女性人口总数约 6.5 亿，受制于医疗资源不足、宫颈细胞学筛查人员缺乏，目前我国宫颈癌筛查覆盖率与80%的目标差距尚远，提高宫颈癌细胞学筛查效率、普及宫颈癌筛查、使更多妇女受益，是政府和医务工作者共同的责任。
深思考人工智能宫颈癌液基薄层细胞学辅助筛查系统，在筛查敏感性方面有着较好的表现；用基于多光谱显微照相分析丰富细胞核参数而制作的决策模型优化判读系统后，筛查敏感性进一步提升，更趋向接近存档医师判读结果，提高了AI辅助宫颈癌筛查临床应用的安全性，同时， 61.85%的阴性率提示可减少61.85%的医师筛查阅片量，能提高筛查效率。
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