檢測宮頸癌最常見且最具成本效益的方法之一是巴氏塗片檢查，即從女性宮頸刮取細胞並送到實驗室進行分析。但是，這種方法需要一些低收入國家並不總是能提供的裝置和醫療專業知識。現在，科學家們正在開發一款應用程式，他們希望這款應用程式可以使用人工智慧，僅憑一張照片就能識別癌前或癌細胞。
這款應用程式正由美國國立衛生研究院和全球善策的研究人員共同開發；後者是比爾·蓋茨和發明公司智慧財產權風險投資公司共同努力的成果。他們線上發表在1月份的《美國國家癌症研究所雜誌》上的初步結果表明，這種方法可以顯著改善低資源環境下的宮頸癌診斷。
在缺乏資源進行巴氏塗片檢查的國家或地區，宮頸癌的發病率更高。這些地區的醫療服務提供者通常使用一種不太準確的診斷技術，即用稀釋的醋酸擦拭宮頸，並目視檢查是否有任何可能預示細胞異常的白斑。
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在七年的時間裡，美國國立衛生研究院的研究人員定期拍攝了哥斯大黎加9400多名婦女的宮頸照片。他們使用這些影像來訓練人工智慧演算法，以識別異常組織的特徵，並預測後期的癌症發展。當該演算法分析新的影像時，它的表現優於臨床專家透過目視檢查的結果。
“我們驚訝地發現，計算機能夠更靈敏、更清晰地看到哪些宮頸是或不是癌前病變，”美國國家癌症研究所的分子流行病學家、該論文的資深作者馬克·希夫曼說。“我真的認為[人工智慧]是在作弊。”科學家們最終計劃在手機上實施他們的演算法，並計劃用數碼相機照片訓練該程式的未來迭代版本。