I. Introduction d'experts: Les données sont le "premier principe" de l'IA médicale
En tant que médecin qui travaille sur la gynécologie clinique et la recherche depuis plus de 30 ans, j'ai connu trois sauts révolutionnaires dans la lutte contre le cancer du col de l'utérus, de l'observation oculaire à la « détection cellulaire » à l'« âge du test de VPH ».
Cependant, au cours des cinq dernières années, j'ai assisté à l'émergence de nombreuses équipes d'IA qui ont fait preuve d'ambition et de recul dans le domaine de la médecine. Leur échec est souvent dû non pas à l'absence d'algorithmes avancés, mais à l'absence de données médicales qui sont vraiment de haute qualité, à grande échelle et certifiées par des normes de pathologie.Le plafond des données détermine le plafond de l'IA, et la qualité des données détermine le résultat clinique.。
Dans cet article, je vais examiner les points de douleur de base dans le domaine du diagnostic des transformations cervicales, la percée de la technologie des frontières en 2026, et la valeur stratégique des ensembles de données médicales de haute qualité pour l'ensemble de l'industrie.
II. Douleurs industrielles : triples dilemmes et goulots d ' étranglement dans le dépistage du cancer du col de l ' utérus
2.1 Différences structurelles entre la couverture de dépistage et la qualité
La Chine compte environ 110 000 nouveaux cas de cancer du col de l'utérus chaque année et 59 000 décès sont le deuxième cancer le plus élevé chez les femmes âgées de 15 à 44 ans. Bien que le cancer du col de l'utérus soit la seule tumeur maligne actuellement identifiée comme la cause de la maladie et que l'on puisse prévenir par un dépistage précoce, la réalité demeure évidente : le taux national de dépistage du cancer du col de l'utérus n'est que de 55 %, bien en deçà des 80 % ou plus dans les pays développés.
Dans les établissements de soins de santé primaires, la qualité des lentilles vaginales est inégale. Une étude multicentrique portant sur 23 provinces du pays montre que les détections de pathologie CIN2+ dans les hôpitaux primaires varient considérablement, allant de 89 à 47 %, ce qui entraîne directement un grand nombre de cas de patients non hospitalisés et de surdiagnostic.
2.2 Le dilemme du cycle de dix ans pour la formation spécialisée
Les lentilles vaginales qualifiées ne sont pas simplement une «photophotocopie» mais une compétence spécialisée qui nécessite un fond clinique profond. Un cristallin vaginal qualifié doit être formé dans un système qui dure au moins cinq à huit ans: d'abord, maîtriser la théorie de base de l'anatomie cervicale, la pathologie tissulaire, l'imagerie vaginale, puis effectuer au moins 500 opérations sous la direction d'un médecin supérieur, accumuler l'expérience visuelle de différents types de changement pathologique, et enfin pratiquer indépendamment par une qualification rigoureuse.
La réalité est qu'il y a plus de 100 000 gynthologues vaginaux officiellement formés dans le pays. Dans les districts du centre et de l'ouest, les obstétriciens et obstétriciens sont souvent examinés comme des paralyseurs vaginaux, et l'absence de formation systématique conduit à des taux élevés d'absentéisme et d'erreur.
2.3 Isolement des données et « Trap invisible »
Dans les dizaines de projets médicaux d'IA auxquels j'ai participé, j'ai trouvé un problème généralisé : la plupart des équipes utilisent des ensembles de données comportant un phénomène « triple-à-faible » - faible nombre d'échantillons (plus de 10 000 cas), faible couverture des maladies (principalement des pathologies de grade unique), faible modulation (seulement des images expérimentales d'acide acétique), étiquetage de qualité médiocre (absence de comparaison pathologique des pensions).
Plus précisément, les données actuelles du miroir vaginal Ai sont confrontées à cinq goulets d'étranglement majeurs:
Goulet d'étranglement 1 : L'échantillon est gravement insuffisant.La plupart des ensembles de données ouvertes ne contiennent que des milliers de cas, et il existe un écart quantitatif avec les besoins cliniques réels qui ne soutient pas une formation adéquate dans les modèles d'apprentissage approfondi.
goulot d'étranglement II: Absence de normes pathologiques.Environ 70 % des étiquettes sont basées sur le jugement visuel des miroirs vaginaux, et le manque de preuve des résultats de la pathologie tissulaire conduit à un cercle vicieux de « mauvais apprentissage ».
Goulet d'étranglement III: Limites d'information à un seul État.L'utilisation de seules images de tests d'acide acétique a ignoré les informations diagnostiques supplémentaires fournies par le test d'iode, tandis que les évaluations conjointes des modèles bimodulaires dans la pratique clinique étaient des programmes standard.
Le four à quatre goulots d'étranglement : Le fourneau est rude.La plupart ne font que préciser si la pathologie est présente et si la classification exacte ne peut être étayée par des indications précises telles que la classification pathologique, la mesure de la plage, le type de zone de conversion, etc.
V: hétérogénéité des données.Les données varient grandement entre les équipements, les opérateurs et les populations, la transfertilisation intercentrique des modèles étant insuffisante et les « bonnes performances de laboratoire, la détresse clinique » devenant monnaie courante.
Ce sont ces goulots d'étranglement profonds qui ont conduit à un grand nombre de produits d'IA du cancer du col de l'utérus restant au niveau de la «Démo», incapables d'atteindre la ligne clinique.
Les percées en première ligne : cinq vagues technologiques de transformation cervicale A.
2025-2026 est la transition critique de « exploration » à « maturité » pour le diagnostic des maladies cervicales-transformationnelles. Plusieurs études révolutionnaires ont été publiées dans des revues de premier plan comme Lancet Digital Health, Nature Medicine, qui offrent des perspectives passionnantes d'application clinique.
3.1 Diagnostic d'intégration multimodulaire: de "un œil" à "multidimensionnel"
Les miroirs vaginaux traditionnels sont basés sur des images monomodulaires (essais d'aérosols) pour l'identification pathologique, tandis que l'orientation principale en 2026 est l'intégration profonde de l'information multimodulaire. Le modèle Cervix-MFNet, publié par l'École universitaire de médecine de Stanford en collaboration avec Google Health, a d'abord intégré les images de lentilles de cavité (essais d'aéroquité+iode double-modulaire), la spectrométrie HPV, la cytologie TCT, les informations multidimensionnelles sur l'âge pour les patients, etc., avec une ASC atteignant 0,962, une sensibilité de 94,1 % et un degré excursif de 87,3%, soit 4,7 points de plus que le modèle monomodulaire.
Au niveau national, l'Association de Pékin et l'équipe de gynécologie et d'obstétrique hospitalières, basée sur le modèle ColpoFusion développé par l'ensemble de données ENDO-COLPO de la technologie Luang Hui, utilisant l'action cross-Modal, pour intégrer l'acide acétique avec des images expérimentales d'iode dans un niveau caractéristique, CIN3+ testant l'ASC à 0,971 sur un ensemble de validation externe indépendant, qui dépasse le diagnostic du gynécologue vaginal médian (ASC 0,91). Ce résultat a été publié en mars 2026 dans le Journal chinois des femmes obstétriques, qui est considéré comme un jalon pour l'ai vaginal multimode dans le pays.
3.2 Apprentissage de base de la migration modèle: de la formation de zéro à la migration des connaissances
À la fin de 2025, Microsoft Institute a publié le MedCLIP-Colposcopy Basic Model, qui fournit une forte capacité d'expression visuelle médicale générique grâce à une formation préalable à la comparaison auto-supervisée de 2 millions d'images médicales (avec 150 000 miroirs vaginaux).
Des données spécifiques montrent que, dans le scénario de Few-Shot, où seulement 1 000 cas sont marqués, l'essai CIN2+ de l'ASC en colposcopie MedCLIP atteint 0,918, alors que le modèle traditionnel ResNet-50 formé à zéro est 0,795, avec un écart de 12,3 points de pourcentage.
3.3 Classification pathologique vidéo en temps réel: de l'image statique à la vidéo dynamique
Les premiers miroirs vaginaux AA sont principalement basés sur des images statiques mono-cadres, et dans la pratique clinique, les lentilles vaginales sont un processus dynamique - les médecins synthétisent leur jugement en déplaçant les lentilles, en ajustant les longueurs focales et en observant les caractéristiques de séries chronologiques des changements dans l'acide acétique.
La structure hybride ColpoVid-Net, développée par le laboratoire MIT Media, utilise une série chronologique-volume-répété réseau (TCN)+Transformer qui permet l'entrée directe d'une vidéo complète d'examen de lentilles vaginales (durée moyenne de 8-12 minutes), l'extraction automatique des cadres critiques, le suivi des changements dynamiques dans la zone pathologique, et la production de résultats en temps réel.
3.4 Préformation autosupervisée et apprentissage semisupervisé: briser le plafond de l'étiquette des données
En février 2026, DeepMind, publié dans Nature Medicine, a développé un modèle MoCo-Med, qui a étudié 1 million d'images médicales non marquées en contrastant avec la quantité de mouvement, puis affiné sur la mission des miroirs vaginaux, atteignant 93 % de la performance du modèle entièrement supervisé avec seulement 5 % des données marquées.
Le cadre de semi-supervision, proposé par le Laboratoire d'études et de visualisation de l'Université de Jordanie, utilise la structure du modèle enseignant-étudiant, combiné à l'harmonisation et à la normalisation et aux techniques de pseudo-étiquetage, et avec un ratio 1:9 des données marquées aux données non marquées, le test CIN2+ de l'ASC est passé de 0,83 à 0,92, ce qui représente une augmentation relative de 10,8% du chemin technologique pour accroître l'efficacité de l'utilisation des données et réduire les coûts d'étiquetage.
3.5. Optimisation du parcours de dépistage au niveau local: du «diagnostic assisté» à la «gestion du parcours»
En 2025, le Guide de l'OMS pour le dépistage et la prévention du cancer du col de l'utérus (mise à jour en 2025) a d'abord intégré le dépistage assisté par l'IA dans ses recommandations, ce qui montre clairement que dans les zones à ressources limitées, l'examen vaginal assisté par l'AA peut être utilisé comme outil de diversion pour les femmes qui ont le premier effet positif.
Les multiples études de recoupement menées par l'hôpital d'oncologie de l'Académie chinoise des sciences médicales (comprenant 12 hôpitaux de comté et 38 000 femmes testées) ont montré que le dépistage du spectre Vagin auxiliaire de l'AAAA a augmenté le taux de détection du CIN2+ de 0,89% à 1,32%, tout en réduisant le taux de réexamen vaginal de 15,6 % à 9,2 %, réduisant de façon significative le dépistage des lentilles vaginales inutiles et en économisant les ressources médicales.
2026 Résumé des indicateurs techniques pour le diagnostic de la frontière A des pathologies cervicales-utérines
| 技术方向 | 代表模型 | Indicateurs de base (essais CIN2+) | Publication de périodiques/institutions |
|---|---|---|---|
| Multimodal Fusion | Cervix-MFNet | ASC 0,962, sensibilité 94,1% | Lancet Digital Health |
| Migration modèle de base | MedCLIP-Colposcopy | Few-Shot下AUC 0.918 | 微软研究院 |
| 视频级诊断 | ColpoVid-Net | Sensibilité 95,6 %, 23 secondes/exemple | Laboratoire des médias MIT |
| Préformation autosupervisée | MoCo-Med | 5% de l'ensemble des performances supervisées sont indiquées à 93 % | Nature Medicine / DeepMind |
| Optimisation du sentier de base | Voie AI-COLPO | Le taux de détection du CIN2+ a augmenté de 48,3% | Lancet Global Health |
IV. Interprétation de la profondeur de l ' ensemble de données ENCO-COLPO: puissance de vérification dure de 180 000 données standard
Après avoir rendu compte en détail des progrès de la technologie de pointe, je voudrais revenir à la question fondamentale : d'où viennent tous ces algorithmes avancés ? La réponse est : des ensembles de données médicales de haute qualité, à grande échelle et strictement qualitatives. Et l'ensemble de données vidéo-image EDO-COLPO, créé par Long Salange Information Technology, est l'un des ensembles de données vaginales les plus importants, les plus sophistiqués et les plus contrôlés disponibles aux niveaux national et mondial.
Paramètres de base de l'ensemble de données ENDO-COLPO
4.1 Échelle des données: changement qualitatif de la «classe 10 000» à la «classe 100 000»
180.000 images vidéo vaginales – qu'est-ce que cela signifie? Laissez-moi vous tenir compte: le plus grand ensemble de données sur les lentilles vaginales disponibles à l'échelle internationale est le National Cancer Institute (NCI) Colpo-DB, environ 35 000; et l'ensemble de données publiques au pays est plus de 5 000 à 20 000 cas.
Cet avantage quantitatif à l'échelle conduit à un saut qualitatif. La performance du DILP est liée à la quantité de données de formation, qui, lorsqu'elle atteint un niveau de 100 000, est la vraie raison pour laquelle le modèle apprend la diversité des pathologies – les manifestations des pathologies – de différentes formes, lieux, degrés, et groupes de population.
4.2 Haute qualité : la norme d'or pathologique est "lifeline".
Dans le domaine médical de l'IA, j'ai souligné un point:L'avion n'est pas une étiquette standard en or.L'avantage le plus important de l'ensemble de données ENCO-COLPO est que chaque cas a les résultats correspondants des tests de pathologie organisationnelle par rapport auxquels l'étalon d'or est comparé.
En particulier, Long Hui a mis en place un mécanisme de couplage à trois voies pour le diagnostic -image-vie-pathologique miroir -- , : dans chaque examen vaginal, la biopsie est précisément marquée dans la vidéo, et le diagnostic pathologique est assorti par l'image. Cela signifie que chaque note stomatologique basée sur la maladie dans l'ensemble de données n'est pas un test --lecture de doctorat, mais plutôt un standard -or - pour la pathologie tissulaire.
C'est critique, car même les gynthologues vaginaux expérimentés ont une erreur de lecture d'environ 10-15%. Si les modèles d'IA sont formés sur la base de telles «étiquettes douces», leur limite supérieure est verrouillée au niveau des experts humains.
4.3 Données double-modulaires: une réduction de la scène de la réalité clinique
Dans la pratique clinique, le processus standard d'examen vaginal est une évaluation conjointe bimodulaire du « test d'acéré plus test d'iode ». Le test d'acide montre un changement dans la peau supérieure de la région pathologique (Bydrin) et le test d'iode évalue le degré de découplage de la spectroscopie pathologique (Iodine dans les zones incolores).
Cependant, la grande majorité des ensembles de données AIS ne contiennent actuellement que des images expérimentales d'acide acétique, qui sont absentes du test d'iode. Cela conduit à une "moins d'informations" sur la logique diagnostique du modèle AID et la présence clinique réelle du modèle ARI, limitant son plafond de performance. L'ensemble de données ENDO-COLP contient des images complètes du test d'acide acétique+iode bimodulaire, et les histoires stomatologiques bimodulaires sont étroitement alignées - la performance de la même maladie dans les tests d'acide aéro-iode et d'iode est liée avec précision, fournissant une base de données solide pour le développement d'algorithmes d'intégration multimodulaire.
4.4 Systèmes de contrôle de qualité: contrôle du poids de la pentaple pour assurer la fiabilité des données
Le contrôle de la qualité des données est la composante la plus facilement négligée mais la plus critique de la configuration des données. Longwaytech a mis en place un système « cinq fois lourd » pour assurer la fiabilité de chaque cas:
Premier lourd: Collecte de contrôle de qualité.Élaborer des normes uniformes de collecte d'images vaginales, y compris les paramètres de l'équipement, les processus d'exploitation, les exigences en matière de qualité de l'image, etc., pour assurer la cohérence des données à la source.
Deuxièmement, le contrôle de qualité déprécié.Appliquer strictement les normes de protection de la vie privée des patients, désensibilisation de toutes les images, suppression des renseignements personnels d'identification et respect de la Loi sur la protection des renseignements personnels et des exigences en matière d'éthique médicale.
Troisième poids: Marquer le contrôle de qualité.Le mécanisme d'arbitrage à deux volets est utilisé, chaque donnée étant marquée de façon indépendante par deux gynthologues vaginaux certifiés, et le troisième médecin principal est l'arbitre pour les cas incohérents, ce qui garantit que l'exactitude de l'étiquette est supérieure à 98 %.
Quatrième poids : contrôle pathologique.Toutes les constatations pathologiques sont examinées de façon indépendante par deux pathologistes et les cas difficiles sont renvoyés à l'interne pour discussion afin d'assurer l'exactitude de l'étalon aurifère.
Cinquièmement lourd: contrôle statistique de la qualité.c) Effectuer périodiquement des évaluations globales de la qualité des ensembles de données, y compris l ' équilibre de la distribution des données, les tests de cohérence de l ' étiquetage, la détection d ' anomalies, etc., afin d ' assurer le niveau de qualité global des ensembles de données.
4.5 D-D : De « Y a-t-il une maladie ? » à « Portrait précis ».
Le système d'étiquetage ENDO-COLPO est bien au-delà de la simple classification «maladie ou non», et a mis en place un programme d'étiquetage structuré en six dimensions qui fournit au modèle AI un signal de surveillance riche:
Première dimension: classification des maladies- CIN1, CIN2, CIN3 (relativement à la gale de niveau inférieur et à la gale supérieure), soutenant le modèle AI dans la classification exacte des variations pathologiques.
Deuxième dimension: Description de l'emplacement et de l'étendue de la maladie• Marquer avec précision l'emplacement de la cavité (tube intra-utérin, zone de conversion, périmètre extérieur, etc.) et la mesure de la taille de la cavité, en appuyant le modèle d'IA dans la cartographie et l'évaluation de l'étendue de la maladie.
3D: Description du type de zone de transformation- Le marquage des zones de transformation I, II, III est essentiel pour évaluer la satisfaction et la visibilité de la lentille vulve.
Quatrième dimension: l'angiogénité- Caractérisations angiologiques telles que les spots, les mosaïques, les hexavasculaires, etc., qui sont des indices visuels importants pour déterminer le niveau de la maladie.
Cinquième dimension : caractérisation de l'acide acoustique blanc- Caractérisation dynamique de l'épaisseur, des limites, de la profondeur de la couleur, du temps d'apparition, du temps de retraite, etc. de l'acide acétique, supportant l'apprentissage de la caractérisation de séries chronologiques de modèles d'IA au niveau vidéo.
6D: Liens d'information clinique- Des informations cliniques sur la spectrométrie du VPH de chaque patient, les résultats de l'ECT, l'âge et les antécédents maternels, fournissant un contexte clinique complet pour les études d'intégration multimodulaire.
Un tel système multidimensionnel et fin permet aux ensembles de données EDO-COLP de supporter non seulement la tâche de sous-classification « maladie ou non », mais aussi des tâches complexes telles que la classification des maladies, la cartographie, l'évaluation de la qualité, et de fournir un soutien adéquat aux données pour l'expansion fonctionnelle du produit d'IA.
V. Scénarios d'application clinique : cinq emplacements à partir de données
Avec des ensembles de données de haute qualité comme base, la technologie d'IA peut vraiment être utile dans les milieux cliniques. Basé sur les limites de capacité des ensembles de données EDO-COLPO, je pense que les cinq applications cliniques suivantes sont les plus pertinentes pour la terre et la société.
Scénario 1 : Dépistage auxiliaire du cancer du col de l'utérus - augmentation des taux de détection au niveau local
Le système de dépistage de l'AIS, basé sur la formation ENDO-COLPO, permet une analyse en temps réel des images de miroir vaginal, l'identification automatique des zones suspectes de maladie et l'introduction de la classification, et soutient les médecins au niveau local pour faire des jugements plus précis. Les données de recherche montrent que l'AIS peut augmenter la sensibilité du médecin primaire CIN2+ de 72 à 89 %, proche du niveau de spécialiste à l'Hôpital Sanctuaire.
Scénario 2 : Classification exacte de l'écologie cervicale - guider la prise de décisions cliniques
La classification des pathologies cervicales (CIN1/CIN2/CIN3) détermine directement le programme de traitement clinique - CIN1 utilise des observations de suivi plus poussées, et CIN2/3 nécessite un traitement actif (par exemple des cônes LEEP).
Scénario III: Contrôle de la qualité des miroirs vaginaux - spécification des opérations d'inspection
La qualité des contrôles vaginaux est influencée par l'expérience des opérateurs, y compris l'inégalité du frottis d'acide acétique, l'adéquation du temps d'observation et l'adéquation de la zone de transformation. L'AQS peut être basé sur un processus d'examen normalisé pour l'apprentissage des ensembles de données EDO-COLP, l'évaluation en temps réel de la qualité du contrôle, et une indication à l'opérateur pour compléter les étapes opérationnelles nécessaires (par exemple, « Temps faible pour accélérer le frottis » pour suggérer un test d'iode). Ceci est important pour augmenter le niveau de normalisation de l'examen vaginal local — l'équivalent d'un « spécialiste en temps réel du contrôle de la qualité » pour chaque opérateur.
Scénario IV : Criblage de base du cancer du col de l'utérus - optimiser les voies de dépistage
Dans le cadre du dépistage du dépistage du VPH « Premier dépistage positif-activité virale », le dépistage des lentilles vaginales est un élément clé pour relier le dépistage primaire et le diagnostic. Un dépistage vaginal pleinement adapté peut améliorer l'exactitude du détournement : les aiguillages vaginaux inutiles peuvent être réduits pour les femmes jugées à faible risque par l'EIA; et les processus d'aiguillage et de confirmation peuvent être accélérés pour les femmes jugées à haut risque par l'EIA. Ce modèle de gestion de la stratification axé sur l'IA permet une réduction de 30 à 40 % des aiguillages vaginaux sans abaisser les taux de détection et augmente considérablement l'efficacité du système de dépistage.
Scénario 5 : Soutien à la décision pour l'orientation - ressources médicales équilibrées
Le modèle de prise de décision de l'ACI basé sur les ensembles de données ENDO-COLP fournit une évaluation complète des multiples facteurs du niveau, de l'emplacement, de la plage, de l'âge du patient et fait des recommandations pour l'orientation.
VI. Avantages sociaux et valeurs de l'industrie : des « actifs de données » aux « dividendes de la santé »
6.1 Promouvoir l'équité dans les soins de santé : exploiter des ressources de qualité
L'équité en matière de santé est la pierre angulaire de la santé pour tous. Toutefois, la concentration de ressources de santé de qualité dans les grandes villes et les hôpitaux est également importante dans le domaine du dépistage du cancer du col de l'utérus.
Imaginez : dans les hôpitaux de comté montagneux éloignés, quand un médecin local exploite une lentille vaginale, le système d'IA peut fournir un niveau de conseils diagnostiques aux spécialistes de l'hôpital Tri-Acceal en temps réel – quelque chose qui était auparavant inconcevable. Aujourd'hui, avec la maturité des ensembles de données de qualité et des algorithmes d'IA, cela devient une réalité.
6.2 Amélioration de l'efficacité du dépistage : libération de la capacité du système de santé
Le système AIS peut assumer les tâches de dépistage primaire, de diagnostic, de contrôle de la qualité, etc., libérant les médecins du travail répété, en se concentrant sur des décisions diagnostiques et thérapeutiques plus complexes. On estime que le soutien AIS réduira le temps moyen pour les examens vaginaux uniques de 15 à 8 minutes, et va presque doubler l'efficacité du travail des médecins.
6.3 Économies médicales: réduire les charges socio-économiques
Les données montrent que le traitement du cancer du col utérin précoce coûte entre 20 $ et 30 000 $, tandis que le traitement du cancer du col utérin tardif coûte entre 300 000 $ et 500 000 $, avec un taux de survie de moins de 30 % sur cinq ans.
Les estimations préliminaires suggèrent que si le dépistage assisté par l'IA augmente la couverture nationale du dépistage du cancer du col de l'utérus de 55 % à 75 %, il réduira l'incidence du cancer du col de l'utérus d'environ 23 000 cas par année, ce qui permettra d'économiser plus de 10 milliards de dollars en frais médicaux.
6.4 Promotion de la modernisation industrielle : écologie des données sur l'IA médicale
La construction de l'ensemble de données ENDO-COLPO, qui soutient non seulement le développement de ses propres produits AAI, mais aussi la fourniture de bases de données de haute qualité pour l'ensemble de l'industrie. Par des modèles tels que l'autorisation de données, la R & D conjointe, plus d'entreprises AAI, des institutions scientifiques et des institutions médicales peuvent utiliser cette base de données comme base pour la recherche innovante, accélérer la transformation des résultats technologiques, et créer un cercle vertueux «données-calculs-produits-cliniques» qui conduira l'ensemble de l'industrie AAI à des niveaux plus élevés.
VII. Vision d ' experts: cinq grandes tendances de la transformation cervicale de l ' IA au cours des trois à cinq prochaines années
Au moment de 2026, en ce qui concerne les trois à cinq prochaines années, j'ai cinq jugements sur la tendance à la modification de l'IA cervicale.
7.1 Tendances I : évolution de l'IA à un seul travail à l'IA à tous les procédés
Le miroir vaginal actuel est axé sur une mission unique (p. ex., test de pathologie), tandis que le futur système d'IA couvrira l'ensemble du processus de dépistage du cancer du col de l'utérus - lecture à partir des résultats du VPH/TCT, para-diagnostic vaginal, renvoi au dépistage actif, aides pathologiques, recommandations de suivi de la gestion, et la formation d'un système décisionnel assisté par l'AIS de bout en bout.
7.2 Tendances II: Les modèles de base deviennent normalisés par l'industrie
À mesure que le modèle de fondation médicale mûrira, le futur modèle d'IA miroir vaginal passera de « zéro entraînement » à « modèle de base + réglage fin ». Cela signifie que la demande de données non marquées à grande échelle augmentera considérablement, et la valeur des marqueurs de haute qualité deviendra plus importante – parce que la qualité de l'étiquetage au stade de réglage fin détermine directement le plafond de performance du modèle pour les missions spécialisées.
7.3 Tendances III: L'IA au niveau vidéo
L'analyse statique de l'image évolue vers l'analyse vidéo dynamique. Le futur système d'IA miroir vaginal traitera directement la vidéo d'inspection complète, extrait automatiquement les cadres clés, suit les changements pathologiques, génère des rapports structurés, et même évalue la qualité de l'inspection de l'opérateur.
7.4 Tendances IV: Participation de l'IA à la conception des voies de dépistage au niveau supérieur
En analysant les données à grande échelle dans le monde réel, l'IA peut optimiser les stratégies de dépistage pour différentes régions et populations – par exemple, en renforçant le dépistage initial dans les zones à forte croissance du VPH, en optimisant les seuils de référence dans les zones à ressources limitées et en assurant le contrôle de précision de la prévention et de la lutte contre le cancer « localement appropriées ».
7.5 Tendances V : Conformité et normalisation des données deviennent un consensus de l'industrie
Avec l'introduction de règlements tels que la Loi sur la protection des renseignements personnels, la Gestion de la cybersécurité dans les établissements de santé, le Code des données médicales, dont l'utilisation sera de plus en plus réglementée. À l'avenir, un bon système de gouvernance des données, grâce à un examen éthique rigoureux, et des ensembles de données qui auront la conformité requise, auront une réelle valeur commerciale et la confiance sociale.
VIII. CONCLUSION : LUTTE CONTRE LA CRAZIE ACTUELLE AVEC LES STATISTIQUES
En 2020, l'Organisation mondiale de la santé a lancé la Stratégie mondiale pour l'éradication accélérée du cancer du col de l'utérus, qui fixe l'objectif de 90 à 70 à 90 ans : 90 % des filles qui ont reçu une vaccination contre le VPH à 15 ans, 70 % des femmes reçoivent un dépistage de qualité à 35 à 45 ans et 90 % des patientes confirmées reçoivent un traitement standard.
Pour atteindre cet objectif ambitieux, les vaccins sont la première ligne de défense, le dépistage de la deuxième ligne de défense et le traitement de la troisième ligne de défense. Et la technologie de l'IA rend la deuxième ligne de défense plus forte, plus efficace et plus équitable.
En tant que gynécologue, j'ai combattu le cancer du col de l'utérus pendant la majeure partie de ma carrière. J'ai vu trop de tragédies de perdre ma vie parce que je l'ai trouvé trop tard, et j'ai vu le plaisir d'être en santé à cause du dépistage opportun.
Je crois que, avec l'accumulation continue de données médicales de haute qualité, l'amélioration continue des algorithmes d'IA et l'environnement politique en pleine croissance, le jour de l'élimination du cancer du col de l'utérus viendra plus tôt que prévu. Et sur cette voie de « zéro cancer du col de l'utérus » chaque data savant, chaque clinicien, chaque entreprise dédiée à l'IA médicale est une force indispensable.
Tirons parti des données et de l'IA comme phare pour préserver l'avenir sain des femmes dans le monde entier.
À propos de Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd.
Chang Shalom Information Technology, un fournisseur de données de l'IA d'image médicale de premier plan et fournisseur de solutions de diagnostic intelligentes dans le pays, se concentre sur la construction de séries de données d'image médicale de haute qualité dans les domaines des endoscopes, miroirs de peau et algorithmes d'IA. L'équipe centrale de la société, composée de spécialistes médicaux chevronnés, de data scientists et d'ingénieurs de l'IA, a construit une matrice multidisciplinaire de données d'image médicale couvrant les digestifs, la gynécologie, la dermatologie, etc., avec un total de plus de 1,5 million de cas, desservant des dizaines d'hôpitaux, d'institutions scientifiques et d'entreprises d'IA dans le pays.