人工智能輔助診斷系統與計算機輔助閱片系統在子宮頸癌篩查中應用的對比觀察

潘育，周東華，范菊花，平靜，歐陽晨捷，馬慧思，徐雪芬，劉蘭甜

佛山市婦幼保健院病理科，廣東佛山528000

子宮頸癌是全球女性常見的惡性腫瘤之一，嚴重威脅女性的生命健康。近年來，隨著子宮頸癌篩查普及推廣，越來越多子宮頸癌和癌前病變得以早期發現和治療，子宮頸癌的發病率和病死率已有明顯下降［1-2］。宮頸液基薄層細胞學檢查是臨床使用最廣泛的一種子宮頸癌篩查手段。但傳統的宮頸液基薄層細胞涂片往往需要病理醫師花費大量時間和精力在細胞涂片中尋找數量較少的異常細胞，并且容易受個人經驗、情緒、疲勞程度等因素影響，工作效率較低。隨著人工智能（AI）技術和計算機輔助閱片系統（TIS）興起，有望實現病理科的數字化、智慧化。而這些新興的技術若用于宮頸液基薄層細胞學檢查，將極大地提高子宮頸癌篩查的準確性和工作效率［3-6］。AI 輔助診斷系統需先將傳統的宮頸液基薄層細胞涂片掃描為全視野數字圖像（WSI），然后根據TBS-2014 宮頸細胞學分類分析圖像，最終給出診斷結果。TIS 則是先通過對宮頸液基薄層細胞涂片預覽，識別出每張涂片中最可疑的22個目標視野（FOV），然后由閱片醫師在TIS 引導下通過檢查這22 個FOV，最終得出診斷結果。但目前鮮有這兩種技術在子宮頸癌篩查中應用的對比觀察。鑒于此，本研究對比觀察了AI輔助診斷系統與TIS在子宮頸癌篩查中的應用效果。現報告如下。

1 材料與方法

1.1 材料 選擇2022 年3 月—2023 年2 月在佛山市婦幼保健院行子宮頸癌篩查患者的宮頸液基薄層細胞涂片25 000 例份。所有細胞涂片背景干凈，細胞形態完整，全片鱗狀細胞數量＞5 000個；細胞核染色清晰且具有顆粒感，無大量血液、黏液及炎癥細胞遮蓋，無溢膠、無破損，蓋玻片及標簽不超出載玻片范圍。宮頸液基薄層細胞涂片均由ThinPrep2000液基薄層細胞制片機制作，AK-26 全自動染色機巴氏染色。Pannoramic P250 型數字切片掃描儀，購自匈牙利3D HISTECH 公司；AI輔助診斷系統，購自廣州賽維森醫療科技服務有限公司；TIS，購自美國Hologic 公司。本研究經佛山市婦幼保健院倫理委員會批準（審批編號：2022247）。

1.2 宮頸細胞分類 根據TBS-2014 將宮頸細胞分為以下幾類：①未見上皮內病變或惡性細胞（NILM）；②意義不明的非典型鱗狀細胞（ASC-US）；③非典型鱗狀細胞，不除外高級別鱗狀上皮內病變（ASC-H）；④低級別鱗狀上皮內病變（LSIL）；⑤高級別鱗狀上皮內病變（HSIL）；⑥鱗狀細胞癌（SCC）。細胞學異常是指ASC-US、ASC-H、LSIL、HSIL、SCC。

1.3 “AI 輔助+人工復核”閱片過程 將25 000例份宮頸液基薄層細胞涂片通過數字切片掃描儀掃描為WSI，AI輔助診斷系統根據TBS-2014宮頸細胞學分類分析數字圖像并選擇最可能包含異常細胞的視圖窗，最終給出診斷結果，最后再由2位具有5年以上宮頸液基薄層細胞學診斷資質的病理科醫師復核，結果不一致時再由第3位具有高級職稱的病理科醫生進行復驗。“AI輔助+人工復核”閱片流程圖見圖1。

圖1 “AI輔助+人工復核”閱片流程圖

1.4 “TIS 輔助閱片+人工復核”閱片過程 通過TIS 對同一批25 000 例份宮頸液基薄層細胞涂片進行全片預覽，識別出每張涂片中最可疑的22 個FOV，然后由閱片醫師在TIS 引導下檢查這22 個FOV，最終得出診斷結果。“TIS輔助+人工復核”閱片流程圖見圖2。

圖2 “TIS輔助+人工復核”閱片流程圖

1.5 統計學方法 采用SPSS22.0統計軟件。計數資料比較采用χ2檢驗。一致性分析采用Kappa檢驗，Kappa值＜0.40為一致性較差，Kappa值0.40～＜0.75為一致性一般，Kappa 值≥0.75 為一致性較好。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩種輔助閱片方式篩查結果 兩種閱片方式篩查的宮頸細胞學分類結果見表1。“AI 輔助+人工復核”、“TIS 輔助+人工復核”閱片篩查結果的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值均較高，見表2。

表1 兩種輔助閱片方式篩查的宮頸細胞學分類結果（例份）

表2 兩種輔助閱片方式篩查結果

2.2 兩種輔助閱片方式篩查結果的一致性分析“AI 輔助+人工復核”、“TIS 輔助+人工復核”閱片篩查結果與病理結果的一致性均較好（Kappa 值分別為0.907、0.902）。

2.3 兩種輔助閱片方式篩查結果的靈敏度、特異度比較 “AI輔助+人工復核”與“TIS 輔助+人工復核”閱片方式篩查結果的靈敏度和特異度比較差異均無統計學意義（P均＞0.05），二者靈敏度一致性較好（Kappa 值=0.752）、特異度一致性一般（Kappa 值=0.539）。

3 討論

子宮頸癌是全球女性常見的惡性腫瘤之一，嚴重威脅女性的生命健康。據統計，全球每年子宮頸癌新發病例約60 萬例，死亡病例約34.1 萬例［2］。近年來，隨著子宮頸癌篩查普及推廣，越來越多子宮頸癌和癌前病變得以早期發現和治療，子宮頸癌的發病率和病死率已有明顯下降［1］。宮頸液基薄層細胞學檢查是臨床使用最廣泛的一種子宮頸癌篩查手段。傳統的宮頸液基薄層細胞涂片往往需要病理醫師花費大量時間和精力在細胞涂片中尋找數量較少的異常細胞，并且容易受個人經驗、情緒和疲勞程度等因素影響，工作效率較低。此外，我國地域遼闊，人口眾多，不同地域子宮頸癌的發病率差別較大，宮頸液基薄層細胞篩查人員分布不均衡。以上各種原因成為我國控制子宮頸癌發病率和病死率的瓶頸。

近年來，隨著AI技術和TIS興起，有望實現病理科的數字化、智慧化。而這些新興的技術若用于宮頸液基薄層細胞學檢查，將極大地提高子宮頸癌篩查的準確性和工作效率［3-6］。有學者提出了一種基于超像素和卷積神經網絡的分割方法，用于宮頸細胞的背景、細胞質以及細胞核的分割，結果發現其核區檢測精度可達到94.5%［7-8］，這為AI輔助閱片用于宮頸細胞篩查奠定了基礎。AL-BATAH 等［9］報道了一種多重適應神經模糊推理系統模型，其能將宮頸細胞圖像分為正常、LSIL、HSIL。有研究報道，AI輔助診斷系統在子宮頸癌篩查中表現出了非常高的準確度，并且其閱片時間不足人工鏡下閱片時間的1/6；AI 輔助閱片系統在不同制片方式、不同胞質染色及不同儀器掃描下預測宮頸上皮內病變的靈敏度并不相同［10-11］。AI輔助閱片系統能夠排除大部分正常宮頸細胞學檢查結果，與人工閱片相比，還能提高HSIL的檢出率［12］。周東華等［13］研究發現，TIS 輔助可明顯提高人工閱片速度，不但能提高工作效率，還能提高病變檢出率。此外，TIS 較傳統的人工閱片還可提高ASC-H 及HSIL 的檢出率［14］。楊靜等［15］研究指出，TIS 輔助閱片的異常細胞檢出率較上一年度同期人工閱片明顯提高，主要是ASCUS、LSIL 檢出增多，其他宮頸細胞分類檢出未見明顯增多。OZCAN等［16］研究發現，TIS 輔助閱片與人工閱片這兩種方法的特異度相似，但TIS 輔助閱片的靈敏度較高。以上研究表明，AI 輔助閱片與TIS 不僅能提高工作效率，還能提高病變檢出率。但目前鮮有這兩種技術在子宮頸癌篩查中應用效果的對比觀察。

本研究發現，“AI輔助+人工復核” 及“TIS輔助+人工復核”這兩種閱片方式的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值均較高，這兩種閱片方式的靈敏度及特異度比較差異均無統計學意義，且這兩種閱片方式具有較好的一致性，揭示“AI 輔助+人工復核”與“TIS 輔助+人工復核”在子宮頸癌篩查準確性方面無差別，二者與病理結果的一致性均較好；以上實驗結果證實這兩種閱片方式均能很好的應用于臨床。在便捷性方面，AI 能直接給出診斷意見，而TIS只是幫助細胞診斷醫生找出可疑病變的22 個FOV，仍需細胞診斷醫生對可疑病變進行判斷和分類。

本研究結果發現，“AI 輔助+人工復核”與“TIS輔助+人工復核”兩種閱片方式在子宮頸癌篩查中的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值均較高；“AI輔助+人工復核”“TIS 輔助+人工復核”閱片篩查結果與病理結果的一致性均較好，但兩種閱片方式篩查結果的靈敏度、特異度比較差異均無統計學意義，二者靈敏度的一致性較好、特異度的一致性一般。說明這兩種閱片方式篩查宮頸液基薄層細胞涂片的效果相當，均可作為臨床輔助閱片的手段。

綜上所述，“AI 輔助+人工復核”與“TIS 輔助+人工復核”閱片在子宮頸癌篩查中均表現出較高的靈敏度和特異度，并且其篩查結果與病理結果的一致性均較好，均可作為臨床輔助閱片的手段。