发布时间： 2022-06-18 13:19:12 新民晚报金海岸工作室 关注金融经济、民生民利，高专精的解读、接地气的资讯，我们都有。
在外地农村生活的李慧（化名），年过40岁，多年来，她和许许多多农村的女性一样，从来没有做过详尽的妇科体检。随着妇女“两癌”筛查的落地实施，李慧收到了村里“两癌”筛查通知，在当地一家基层医院作宫颈癌筛查，接受HPV检测和TCT检查。两天后，李慧拿到检查结果，TCT提示高度鳞状上皮内病变。而此前，患者拿到自己的检查报告常常需要两周甚至更长。李慧正是复旦大学附属妇产科医院“诊验理影”医疗分析云平台的获益者。这是基于华克勤教授领衔的魔胴防弹咖啡生产厂家宫颈癌优秀团队成功申请的上海市人工智能创新发展专项项目《面向宫颈癌预防诊治的“诊验理影”医疗分析云平台及临床应用示范项目》的成果。
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云平台让医生效率提升十几倍
李慧所获得的这份TCT判读结果与上海市三甲医院高年资病理科主治医师的诊断水平相当。据此，医生建议李慧尽早做阴道镜检查。在云平台辅助下，医生在检查的同时将图像上传，十几秒后得到平台反馈的可疑病灶区域范围。接诊医生根据反馈结果在阴道镜下为李慧进行组织采样。这一系列操作，相当于一位红房子医院的副主任医师在实地指导操作。借助云平台，医生可以显著提高诊断精准度
几天后，李慧带着当地医院的病理标本玻片，前往复旦大学附属妇产科医院寻求进一步诊疗。因为医生先前已在云平台上查看了她的TCT样本图像和阴道镜检查图像，原本需要两三天完成的就诊流程，李慧仅用半天时间就走完，当天就回到家乡，等待两周后按预约时间接受门诊手术治疗即可。
以前，由于基层医疗资源匮乏，病理科医生读片能力有限，采集到的细胞学样本往往需要送往省级医院或县临检中心才能确认检查结果，一来一去少说两周。现在，借助云平台医生可以显著提升诊断精准度和工作效率。例如，平均1.5分钟就可以出魔胴防弹咖啡官方网站 具一份TCT细胞学检查结果；平均0.5分钟就可以判读一例阴道镜图像；平均3分钟可以完成一例MRI影像的阅片，工作效率是临床医生的十几倍。
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打通基层筛查“最后一公里”
宫颈癌位居全球女性癌症死因的第4位，严重危害女性健康。我国每年约有10万名女性被诊断为宫颈癌，占全球新发病例数的近20%，其中超过3万例死亡。我国内地自20世纪50年代末开始宫颈癌普查，取得显著成效。可见、规范的筛查可以有效预防宫颈癌。华克勤介绍，宫颈癌筛查目前采用的是方法是HPV检测或宫颈脱落细胞学初筛、初筛阳性者的阴道镜检查与活检、宫颈病理确诊。在HPV、魔胴咖啡减肥效果怎么样TCT等高敏感度初筛阶段，云平台帮基层缩短了一倍以上的时间。筛查阳性者被转诊到阴道镜检查环节，根据检查结果，医生会决定是否进行病理学的活检——这是最后一道关卡，是宫颈癌最终诊断的金标准。这是“关键一步”，将很大程度上影响医生最终是否需要活检与取活检位置的判断。
然而，这“关键一步”在基层走得并不顺畅。由于阴道镜检查技术主要依靠医生的经验，在基层偏远地区，病灶复杂程度高、医疗水平参差不齐，导致漏诊误诊时有发生，会耽误患者在癌变前期或早期癌变阶段获得及时诊疗。如今，AI技术的出现让华克勤看到了“希望”。因为它可以帮助基层医生打通宫颈癌筛查链条的“最后一公里”。
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涵盖宫颈癌预防诊治全流程
华教授领衔的这个项目，涵盖了AI辅助诊前TCT细胞学检查排除阴性患者、诊中阴道镜检查确定病灶取样位置，以及诊后核磁共振影像学检查判断是否发生癌症转移。其中，云平台主要解决医生在诊断宫颈癌与癌前病变时的最大问题——病变位置的识别。
“AI可以告诉医生，这个病变在这里，打一个圈，在哪个地方下钳子，不能乱取，也不能漏取。”她说，这个平台涵盖了宫颈癌预防诊治的全流程，包括TCT细胞学检查、阴道镜检查、MRI核磁共振影像学检查，联合9家三级甲等医院进行了临床数据验证，受到广泛认可。其中TCT细胞学准确率达75.86%，高于世界领先人工智能算法水平；阴道镜图像符合率达95.57%，远高于临床准确率的要求；MRI核磁共振影像判读准确率超过80%。华克勤教授
更重要的是，这套系统的背后，是国内最顶尖的宫颈癌治疗专家团队的保障。不用舟车劳顿，在当地就能完成一系列检查。如果对结果有疑问，还可以向华克勤团队申请网络云平台的会诊，对医疗资源匮乏的基层医院来说意义重大。华教授说，未来，平台推广到长三角基层医院后，将有无数像李慧这样的患者直接受益，也能让医生得到更多学习机会，辅助当地医疗机构更高效、更准确的诊治，实现“大病不出省，小病不出县”的目标。
专 魔胴防弹咖啡家 介 绍华克勤，妇科肿瘤科，党委书记、教授、主任医师、博导。
从事妇产科临床工作30余年。在妇科微创、肿瘤内分泌、生殖道畸形以及盆底功能重建方面成就突出，位居国内、外领先水平，尤其在保留生殖器官功能的妇科微创技术方面做出创新贡献。
门诊时间：
周二上午（杨浦院区）
周三上午（黄浦院区）
上海市科委科普项目资助（项目编号：20DZ2311000）
