細胞學|92.1%！大數據提升宮頸癌篩查準確率( 二 ) 宮頸|檢查|高欣|圖像|病變|宮頸

【細胞學|92.1%！大數據提升宮頸癌篩查準確率】檢查費用不會增加
如何將結構形式不同的數據有機整合？這是高欣團隊在研究中遇到的最大困難。 “我們收集到的數據來源于不同的檢查方法，包括結構化（細胞學檢查和HPV檢測結果）和非結構化（陰道鏡圖像）的數據，整合多源異構醫學數據是難點。 ”
高欣團隊給出的解決方案是，利用深度學習方法實現陰道鏡圖像客觀定量的解讀，將非結構化的陰道鏡圖像數據轉化為結構化的病變概率值，與結構化的細胞學檢查結果、HPV檢測結果進行融合建模。
如今，我國宮頸癌高發態勢仍未扭轉，特別是基層醫療機構的宮頸癌篩查能力較弱。高欣表示：“通過信息深度融合實現篩查效率的提升，不僅為客觀、精準的宮頸病變無創篩查提供了一種更加完備的手段，還有助于提升我國基層醫療機構的宮頸癌早期篩查能力。 ”
基層醫療對費用比較敏感，高欣透露，對于檢查者來說，檢查費用不會增加。因為新方法不需要增加額外的檢查項目，可以在不改變現有宮頸病變篩查流程的情況下，有效整合現有臨床檢查手段，彌補單一檢查的局限性，通過信息深度融合實現篩查效率的提升。