宮頸癌篩查缺口大成為“兩癌篩查”最大痛點。

第三方醫(yī)學檢驗機構金域醫(yī)學與華為技術有限公司在中國生物產業(yè)大會上聯(lián)合宣布，雙方在人工智能（AI）輔助病理診斷應用開發(fā)方面取得一定成果。

金域醫(yī)學病理專家團隊與華為云AI團隊合作，基于病理形態(tài)學，通過深度學習的技術，以病理專家的診斷標準訓練AI輔助宮頸癌篩查模型。該模型在排陰率高于60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高于99%。同時，陽性病變的檢出率也超過99.9%。

病理形態(tài)學診斷被醫(yī)學界公認為疾病診斷的“金標準”。

就病理判讀本身而言，病理專業(yè)人員在傳統(tǒng)顯微鏡下閱片，需要以人的視覺詮釋、知識積累、技能與天分作為基礎，培訓周期往往可長達10年左右。因此，我國病理醫(yī)生的人才資源長期處于稀缺狀態(tài)。數據顯示，目前中國注冊病理醫(yī)生不足2萬人，以每百張床位配備1-2名病理醫(yī)生的標準計算，其缺口仍高達8-10萬人。

我國宮頸癌篩查的適齡婦女人群超過3.5億人，即使以每3-5年進行一次篩查的標準來衡量，目前國內的篩查能力仍然遠遠未能達到要求。其中一個重要原因就是細胞病理醫(yī)生的極度稀缺，制約了宮頸癌篩查進一步推廣。
　　在技術支持方面，華為云擁有AI開發(fā)平臺ModelArts，從標注、訓練模型、圖片判斷、推理等方面為AI模型的訓練和應用提供基礎。

在標注階段，借助華為云ModelArts對已經上傳到云端的海量圖像塊進行半自動化標注，節(jié)省病理醫(yī)生標注的時間和精力。在算法層面，華為不斷迭代起來的人工智能算法在模型精度和速度上都達到了業(yè)界領先的水平。

另據了解，近期，華為云AI 醫(yī)療團隊投入重兵，聚焦解決醫(yī)療領域的重大技術難題，且已經在肺結節(jié)檢測比賽LUNA-2016、超聲測量比賽HC-2018、腦中風分割比賽ISLES-2018 等多個醫(yī)療領域的頂尖賽事上獲得業(yè)界領先水平。同時，以華為AI昇騰系列芯片為代表的強大算力，有力支撐了整個AI模型的訓練與推理過程。

華為云EI服務產品部總經理賈永利向21世紀經濟報道記者表示，深度學習技術的發(fā)展，使得AI輔助病理識別成為可能，而華為云的算法、算力和一站式AI開發(fā)平臺，結合金域的大規(guī)模樣本和病理學專家豐富經驗，最終使AI達到了病理專家“助手”水平。