一、认知宫颈癌筛查

宫颈癌和乳腺癌是全世界妇女中最为常见的两大恶性肿瘤，全球每年新发宫颈癌患者约 50 万例，死亡超过 26 万例，约 80% 的患者集中于经济欠发达的发展中国家^[1]。全球癌症统计报告显示，2020 年全球女性宫颈癌新发病例 604,127 例，死亡病例 341,831 例^[2]。

宫颈癌是目前病因明确、可以通过早期预防和治疗、可能基本消灭的癌症。也就是说，只要早诊早治，宫颈癌完全可以预防、早期发现及治愈。宫颈癌筛查方法分为 Pap 涂片、液基薄层细胞形态学检查（TCT）、细胞 DNA 定量分析、HPV-DNA 检测、荧光原位杂交技术^[3], 其中 TCT 是宫颈癌早期筛查中首选的初筛方法，也是对宫颈癌筛查最为有效的方法, 目前常用于大规模的体检中。通过这种方法, 可有效地检出宫颈癌前病变, 显著地降低宫颈癌的发生率和死亡率^[4]。

我国大部分的宫颈癌发病群体集中在医疗条件相对较差的地区。早在 2009 年，全国妇联、卫生部就共同启动了全国农村妇女和城镇户籍困难妇女「两癌」（乳腺癌和宫颈癌）检查项目，旨在通过筛查减少宫颈癌的发病率^[5]。十年来，全国宫颈癌的检查近 1 亿人次，检出宫颈癌及癌前病变 17.7 万例^[6]。

但客观来看，目前我国的宫颈癌筛查覆盖地区和人群数量仍然远远不足，主要原因在于我国宫颈细胞学阅片医生极为匮乏，全国注册病理医生人数不超一万人， 按照标准规定一名细胞学阅片医师每天阅片数量不得超过 120 例涂片^[1], 难以满足目前宫颈癌筛查的需求。另一方面，我国两癌筛查的阳性率较低, 主要原因受阅片人员疲劳, 技能水平不足和主观因素的影响, 人工判读结果假阴性率高达 10%; 癌前病变的敏感性约 65%, 特异性约 90%^[1]。宫颈癌筛查中阳性检出率过低和筛查覆盖率低的问题亟需解决。

二、AI 助力大规模宫颈癌筛查

计算机可将图像中的色彩纹理和眼睛无法捕捉到的信息形成特征数据呈现出来。随着信息科学技术逐渐应用于医疗影像领域, 实现宫颈癌计算机辅助诊断系统的目标已经成为可能, 在来自中国医学科学院肿瘤医院、首都医科大学附属北京友谊医院等全国二十位顶级三甲医院细胞病理学专家的指导下，经过大量实验研究，深思考自主研发了适用于临床的人工智能宫颈癌辅助筛查系统，系统快速学习了 150 万份形态各异的宫颈细胞样本，建立起一套人工智能算法模型，同时系统融合了细胞病理学专家的判读经验，从而能准确有效地完成宫颈细胞癌前病变的筛查，这相当于五年时间内培养出一位具有数十年阅片经验的细胞病理学专家。

图 1：巧思人工智能宫颈癌筛查系统

2020 年，为了探讨人工智能辅助分析在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值，选取首都医科大学附属北京朝阳医院病理科 1,000 例存档的液基薄层宫颈细胞涂片作为标准样例，通过深思考巧思人工智能系统辅助检查和专业病理医师人工检查两种方式进行多组对比实验，人工智能辅助筛查的灵敏度、特异度分别为 100% 和 90.68%^[1] , 初步证实在人工智能辅助检查基础上结合病理医生的阅片技巧可有效的减少漏诊的发生，具有高灵敏度与特异度，并能大大减轻医生的工作量。

2021 年，为了进一步验证人工智能应用于大规模临床筛查的效果，选取北京市海淀医院病理科既往存档的液基薄层宫颈细胞涂片 10,071 例作为标准样例，巧思系统对 10,071 例涂片进行分析，采用目前国际广泛使用的 TBS2014 分级系统作为标准，统计其灵敏度和特异度等指标，以最终多位复核医生的复核结果为准，最终证实巧思人工智能辅助阅片系统低度病变及以上不漏诊，非典型鳞状上皮细胞敏感性可以高达 97.19%，在病理医师的参与下，敏感性可达到 100%^[7]。为大规模宫颈癌筛查提供全新的解决方案。

三、融合人工智能算法于一体的巧思系统

为了能真正应用于大规模筛查，是否漏诊成为不可避免的问题，巧思系统设计的初衷就是在不漏诊的前提下去提高医生的诊断效率，为此需要去解决腺细胞异常的认知与识别、鳞状上皮高级别病变细胞的敏感性、微生物感染的识别、非典型鳞状上皮细胞的判读等一系列难题。

图 2：腺细胞示例

（图来源于友谊医院病理科余小蒙授课内容）

团队汇集了中国科学院、清华大学以及国内外一流高校的研究者，在深思考的多模态深度语义理解的引擎的助力下，潜心打磨研究适用于宫颈癌细胞认知的人工智能系统，为了解决腺细胞异常识别的难题，团队经过近两年的努力，创新性地改进图卷积神经网络和综合多模态语义信息认知技术，通过上千例的腺细胞异常病例的验证，巧思是目前国内少数能支持腺细胞异常识别的 AI 系统；同样为了解决泛化性差的难题，团队创新性地改进小样本学习、迁移学习、对抗学习等最前沿人工智能深度学习技术，通过在多款不同扫描仪和不同耗材的环境下进行的临床回顾性分析研究表明，巧思是具备泛化性和自适应性的 AI 系统。

历时五年研发，克服一项项难题，最终打造的巧思宫颈癌辅助筛查系统是一款支持阴阳分流、辅助分级、多模态认知及阳性可疑区域智能引导的全自动宫颈细胞学 AI 辅助筛查系统，可自适应膜式、沉降式、离心式多种制片方式，并兼容多种主流的扫描仪设备。

为了满足临床诊断和大规模筛查的需求，单台设备日处理量达上千例的巧思系统具备以下功能：支持 TBS2014 全级别分级；支持微生物感染的检出与提示，支持滴虫、线索细胞、霉菌、放线菌的识别；支持涂片满意度评价，符合 TBS 标准；支持非典型腺细胞的判断，针对成团的腺病变进行提示；支持炎症反应的提示，提示轻度、中度、重度三种；支持自动化报告彩图抓取与报告内容填写，系统可根据识别结果自动填充内容，减少人为参与的工作量。

四、揭榜挂帅，工信部资格认证

2021 年 6 月 9 日，在北京市经济和信息化局、北京市科学技术委员会和中关村科技园区管理委员会主办的「国家人工智能创新应用先导区（北京）」启动活动上，深思考凭借自主研发的「多模式自适应的人工智能细胞病理学筛查机器人系统」在产业应用、技术创新等方面的突出表现，获颁工信部第一期人工智能产业创新「揭榜优胜单位」称号。

图 3：工信部人工智能各领域揭榜挂帅优胜单位

据了解，工业和信息化部开展的人工智能产业创新重点任务揭榜工作，旨在征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的创新主体，在人工智能主要细分领域，选拔领头羊、先锋队，按照「揭榜挂帅」的工作机制，突破人工智能产业发展短板瓶颈，树立领域标杆企业，培育创新发展的主力军，加快我国人工智能产业和实体经济深度融合，促进创新发展。

图 4：第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位证书

在此前的揭榜工作中，深思考从全国共 1,248 家申报单位中脱颖而出，与百度、腾讯、阿里等 137 家企业共同入围工信部揭榜单位。经过近一年时间的项目实施攻关，深思考揭榜的「多模式自适应的人工智能细胞病理学筛查机器人系统」项目在筛查精度、产业应用、创新性、目标完成度等方面取得不俗表现，通过了专家评议、第三方专业机构测评等多维度的综合评定，成为「医疗影像辅助诊断系统」领域的「揭榜挂帅」优胜单位。

五、助力两癌筛查，科技改变生活

巧思系统目前落地服务于 50 余家医疗机构，经过临床超十万例的回顾性与前瞻性分析，联合顶级专家发表多篇论文，拥有数十项核心自主知识产权，巧思系统于 19 年登陆央视一套「机智过人」栏目，与十位细胞学专家同场竞技；于 20 年入选国家工信部的医疗影像辅助诊断领域的揭榜单位，经过历时一年的评测与验证，成为可落地应用的 AI 辅助诊断系统。

科技助力宫颈癌早筛早诊高效开展，以在宫颈癌的筛查方面努力实现《中国妇女发展纲要》提出的妇女常见病定期 80% 的筛查率目标^[8]，实现让早期宫颈癌检查在全国社区和基层诊疗体系中全面普及，对我国妇女病防治工作及女性健康管理也具有深远意义。