宫颈细胞学筛查（如 TCT）是宫颈癌防控的第一道防线，但传统人工阅片面临效率低、漏诊率高、专业人才短缺等痛点。随着深度学习与计算机视觉技术的迭代，人工智能（AI）已从实验室研究走向临床应用，在细胞图像识别、风险分层、流程优化等方面实现多项突破，为宫颈细胞学筛查带来革命性变化。以下结合最新临床研究与实践，详解 AI 技术的核心进展与应用价值。
一、核心技术升级：从 “图像识别” 到 “智能诊断” 的跨越
AI 在宫颈细胞学筛查中的技术突破集中于深度学习模型的优化，实现了从单纯细胞识别到综合诊断能力的跃升，主要体现在三个维度：
1. 全切片深度学习模型：覆盖筛查全场景
传统 AI 模型多针对局部细胞图像训练，而 2025 年发表于《自然 - 通讯》的多中心研究显示，基于 17397 名女性♀️全细胞涂片训练的深度学习（DL）模型，可实现对液基细胞学标本的全景分析。该模型能自动识别涂片边缘、重叠细胞等复杂区域，在社区筛查中灵敏度达 0.878，与高级细胞病理学家（0.854）相当，解决了传统人工阅片易遗漏边缘病变的问题。其核心优势在于通过 “全切片扫描 + 多特征融合” 算法，模拟病理医生的阅片逻辑，既识别细胞形态异常，又结合细胞分布密度、背景炎症等信息综合判断。
2. 亚级病变精准识别：破解 “灰色结果” 困境
针对临床棘手的 ASC-US（意义不明的非典型鳞状细胞）等模糊结果，AI 模型实现了更精细的风险分层。最新技术通过提取细胞核仁结构、染色质分布等微观特征，结合 HPV 检测数据建立联合预测模型，能区分 “炎症相关 ASC-US” 与 “HPV 相关 ASC-US”，预测准确率达 82%。例如在深圳妇幼保健院的临床实践中，AI 对 ASC-US 样本的分流特异性较单纯 HPV 检测提升 15%，有效减少不必要的阴道镜转诊。这种 “细胞学形态 + 病因学证据” 的融合分析，为精准管理提供了技术支撑。
3. 实时辅助诊断系统：赋能基层诊疗
新一代 AI 系统已实现与临床阅片设备的无缝对接，在医生阅片过程中实时标记可疑细胞区域并给出风险提示。研究显示，初级细胞病理学家在 AI 辅助下，筛查灵敏度从 0.657 提升至 0.857，特异性从 0.737 提高到 0.840，阅片时间缩短 40%。这类系统特别适配基层医疗机构 —— 通过 “AI 初筛 + 医生复核” 模式，可弥补基层病理人才不足的短板，使优质筛查资源下沉。
二、临床应用拓展：从 “初筛工具” 到 “全链条赋能”
AI 技术已超越单纯的初筛功能，深度融入宫颈细胞学筛查的全流程，形成 “筛查 - 分流 - 随访” 的闭环管理体系：
1. 大规模人群筛查的高效初筛
在社区筛查场景中，AI 模型展现出显著的效率优势。传统人工单日最多阅片 300 张，而 AI 系统可处理数千张涂片，且能 24 小时连续工作。2025 年多中心研究显示，AI 在 10826 例病例验证中，对癌前病变及宫颈癌的检出率达 92%，且转诊率控制在合理范围。这种高效性使其成为 “两癌” 筛查的理想工具，尤其适合人口密集地区的大规模筛查任务。
2. HPV 阳性人群的精准分流
对于 HPV 检测阳性但细胞学正常或 ASC-US 的人群，AI 可通过分析细胞细微形态变化，预测病变进展风险。临床数据显示，AI 对 HPV16/18 型阳性者的高级别病变预测阳性预测值达 78%，对其他高危型阳性者达 65%，能有效筛选出需立即行阴道镜检查的高风险个体，减少过度医疗。这种 “HPV+AI 细胞学” 的联合分流模式，已被纳入部分地区的筛查指南。
3. 病变随访的动态监测
AI 系统可通过对比历次细胞学涂片的细胞特征变化，量化评估病变进展或消退趋势。例如对 LSIL 患者，AI 能追踪细胞异型性程度的动态改变，当出现核分裂象增加、细胞排列紊乱等特征时，自动发出随访预警。这种动态监测能力使医生能更精准地制定随访间隔，避免漏诊进展性病变。
三、效能突破与现存挑战：技术落地的现实图景
1. 已验证的临床价值
AI 技术的核心优势已通过多中心研究证实：在准确性上，其对高级别病变的灵敏度普遍超过 0.85，接近资深病理专家水平；在经济性上，AI 初筛可使阴道镜检查的阳性预测值从 10%-15% 提升至 30%-50%，减少 60%-70% 的不必要检查；在可及性上，AI 辅助系统已在深圳、浙江等地形成 “产医融合” 的落地模式，为基层筛查提供标准化解决方案。
2. 待突破的关键瓶颈
尽管进展显著，AI 应用仍面临挑战：一是特异性不足，社区筛查中 AI 特异性（0.831）低于高级病理学家（0.901），易导致假阳性转诊；二是数据局限性，现有模型多基于汉族人群数据训练，对少数民族或特殊人群的适配性待验证；三是监管与伦理问题，AI 诊断结果的法律责任界定、患者数据隐私保护等仍需完善规范。此外，AI 无法完全替代医生的临床判断，尤其对合并炎症、萎缩等复杂背景的标本，仍需人工复核。
总结：AI 重塑宫颈筛查的未来图景
人工智能已从技术概念转化为宫颈细胞学筛查的实用工具，其在效率提升、精准分流、基层赋能等方面的突破，正破解传统筛查的诸多难题。未来随着多模态数据融合（结合细胞学、HPV、阴道镜图像）、联邦学习（跨机构数据共享训练）等技术的发展，AI 有望实现 “个性化筛查方案制定 - 智能化风险分层 - 动态化随访管理” 的全流程赋能。但需明确的是，AI 始终是医生的辅助工具，只有实现 “技术精准性” 与 “临床经验” 的有机结合，才能真正提升宫颈癌防控效能，守护女性♀️生殖健康。
北京华坛中西医结合医院
北京华坛HPV诊疗中心秉承“患者至上，医德医术并重”的核心服务理念，致力于创新治疗方法的探索与应用，融合前沿健康管理理念，精心营造高标准的治疗氛围。该科室专注于构建一个集疾病诊疗、预防保健及康复服务于一身的综合性性病医疗服务平台，全方位满足患者的健康需求。
