소개: cervical 암 검열 AI의 시대
자궁 경관 암은 전 세계적으로 여성 중 4 번째 가장 일반적인 암입니다. 중국은 자궁 경관 암의 높은 인산력을 가진 국가입니다. 자궁 경관 렌즈는 자궁 경관 암 선별 암의 다각적 및 진단의 핵심 링크이며, 마취 산 실험을 통해 자궁 경관 피부의 상단에 니스 반응을 관찰하고, 전암 질환 (CIN)과 그 심각성인지 결정합니다.
2026년, 질 거울 AI는 시간 시리즈 다 구조 통합 및 POC 검열 다각화에서 돌파구를 달성했습니다. TLS-Net는 Swin 변압기 인코더를 이용하고 시간 시리즈 주의 단위는 백색 아세테이트 이미지의 60/90/1500.180 초를 통합하기 위하여, cervical 결정 난로 지역의 정확한 분할을 달성하기 위하여 단위를 이용합니다.
질 코텍스 AI의 특별한 가치는 "시간 시리즈의 캐싱"입니다. 아세트산 실험의 핵심은 단일 시간 이미지가 아니지만, 상부 피부의 언제든지 색상의 변화 - 정상적인 위 피부 아세트산에 대한 간결하고 온화한 반응, 높 수준의 질병에 빠르고 지속 반응.
업계의 현재 상태: 단일 프레임 분류에서 시간 시리즈에 통합
2025-2026의 질 거울의 발달은 “일류 시리즈 다 구조 통합에 “단 하나 구조 분류”에서 기술적인 도약을 대표했습니다.
기술 수준에서 TLS-Net (2026 Scientific Reports)는 60 / 90 / 1500.180 초의 아세트산 이미지를 지역 파티션으로 통합하는 시간 시리즈주의 모듈을 제안합니다. 이 접근은 전통적인 모놀리식 분석의 제한을 통해 휴식하고 진단 정확도를 향상시키기 위해 아세트산 테스트에서 역동적 변화를 사용합니다.
2025년 여러 장비의 연구는 320의 질/암호 검사 시험 (3개의 유형의 장비)를 사용하여, 그리고 `LSIL'와 `HSIL' 석고 같이 내부 병변을 이용합니다. 학문은 다른 장치 사이에서 확장하는 AI의 능력을 검증하기 위하여 예정되었습니다 - 다른 제조자의 질 렌즈의 광학적인 재산 그리고 색깔 감소, 장비의 단 하나 장비는 임상 배치를 위한 중요한 도전입니다.
임상 검증 수준에서 Smart Spope AI (2024 Cureus)는 93.46% 특별, AUC 0.73, 민감한 52.17% 인 POC 심사 다각적 도구입니다. 증가 된 감도를위한 방이 있지만, "중급적 다각적"값은 제한된 자원과 지역에있는 사실에 속합니다. POC 도구는 단일 방문에 심사 및 다각화를 완료하고 놓친 환자를 피할 수 있습니다.
종합 진단 수준에서 U-NET++ 및 RepVGG 모델 (온라인의 국경, 2025)은 CIN I 및 CIN II 초기 병리의 더 나은 인식과 더불어 424 테스트에서 83.01의 정확도 비율을 계획했습니다.
시장 규모에서, 경부암 선별을 위한 글로벌 시장은 2026년 5억 달러를 초과할 것으로 예상되며, AA 질의 전문가들은 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나입니다. 중국은 질 렌즈의 성장 수요와 더불어 HPV 백신 및 경부암 선별 적용 범위를 확산하여 앞으로 나아가고 있습니다.
2026 프론트 라인 스루 : 시간 시리즈 통합, trans-equipment 및 POC에서 분할
2025-2026의 질 거울 AI의 핵심 돌파구는 3개의 지역에 집중되었습니다.
TLS-Net은 TLS-Net의 통합을 위한 단일 인터페이스를 제공합니다. TLS-Net은 Swin 변압기 인코더를 사용하여 각 프레임의 특성을 추출하고, 60/90/1500.180 초의 백색 아세테이트 이미지를 시간 시리즈 주의 단위를 통해 통합합니다. 이 접근의 핵심 혁신은 "temporal agulation"- 각 프레임을 독립적으로 분석하지 않고 반응의 임시 역동성을 모델링 할 수 있습니다. 이 시간 시리즈 모델은 AI가 "quick and lasting"-high-level-in-level-level-in-level-level-level-level-scend-scend-scend-scend-scend-in-level-level-in-level-level-level-in-level-level-classonic-level-level-level-level-level-level-class-level-level-level-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class-class
두 번째는 trans-equipment입니다. 320 멀티 장비 연구는 CNN의 능력이 세 가지 다른 장치 사이의 호환성을 전달하는 데 검증되었습니다. Trans-equipment는 특히 광원 온도, 광학 해상도 및 색상 감소와 다른 제조업체에서 다양한 질의 거울에 대한 중요한 것입니다. 모델이 특정 장비에서만 작동 할 수 있다면 거의 임상 결과를 제한합니다.
셋째는 POC 상영 다이버입니다. 스마트 범위 AI의 POC 값은 "매우 다양한"에 있으며, 단일 방문 중에 HPV-positive 환자의 더 다양한 다양성을 마친 후 질의 거울이 필요한지 판단하거나 직접 수행 할 수 있습니다. AUC 0.73 및 감도 52.17%가 여전히 제기되어야하는 동안 자원 제한 영역에서 "매우 결정"에 대한 대용품 값이 없습니다.
Longway Technologies의 1 백만장의 질 렌즈 데이터 세트는 이 국경 연구에 대한 주요 지원을 제공합니다. 데이터 세트는 의식 산 실험 (60/90/1500.180 초)의 자궁 경관과 질 측면의 자궁 경관과 질의 전체 시간 시리즈 여러 분석을 기록하고 CIN 분류 (LSIL/HSIL)와 함께 원래 및 전체 상영 비디오 및 주요 원본지도를 내보내기 위해 장비를 유지하고, 산 및 HP 탐지 영역의 주석을 포함합니다.
Longhui 기술 자료 세트: 1백만개의 질 거울 영상의 systematization
Longhui 기술 질 거울 및 cervical 내시경 영상 세트는 체계적인 방법에 있는 전체 질 렌즈 검사를 커버하는, 1백만개의 케이스의 가늠자의 입니다.
데이터 수집의 관점에서 모든 이미지는 MCA 병원의 자이내과 비만과 자궁 경관 클리닉의 공동 운영에서 파생됩니다.
라벨링 시스템의 경우 각 데이터에는 아세트산 무수화 (시간 시리즈 여러 프레임), 요오드 테스트 결과, 병리 척추 / 크기 / 경계, CIN 분류 (LSIL / HSIL / 주름 암), HPV 유형과 같은 구조화 된 필드가 포함되어 있습니다. 상호적 일관성을 나타내는 다중 장비 유형 수집에 대한 지원.
데이터 배포 측면에서 CIN I/II/III 및 leaching 암 stratification; 의심, 진단 및 병리를 제외하고.
품질 관리 측면에서, gynaecologists 및 gynaecologists + deputy Director 및 위의 첫 번째 표준의 세 계층 제어 프로세스는 일관성 평가를 검토하고 사용됩니다.
Data Set는 공식적인 질 거울 보고, 자궁 경관 생물, HPV 테스트, 세포질 및 후속 데이터를 사전 통합하여 합동 다모양 학습 및 수직 변화 분석을 지원합니다.
앞으로 관점: 가득 차있는 사슬 AI를 등급을 매기는에서
질 거울 AI의 미래 개발은 3 방향에 갈 것입니다.
TLS-Net의 타임 시리즈주의 모듈은 이 방향의 예측입니다. 미래 시스템은 4 포인트 이미지를 사용하지 않지만, 연속 비디오의 스트림을 모델 타임 시리즈로 캡처하고 더 정교한 동적 변화를 캡처합니다.
두 번째는 다모형 관절 다각적이다. HPV 검출, 세포질의 결합된 진단 및 질 렌즈 이미지는 크게 다각성의 정확도를 개량할 수 있습니다. 미래 시스템은 HPV 유형, 세포질 결과 및 질 시간 시리즈 이미지를 통합하고 다모형 합동 다변화 모형을 건설할 것입니다.
세 번째는 POC의 배포입니다. 스마트 Spope의 POC의 값은이 방향을 제안합니다. 미래의 질 거울은 휴대용 장비에서 작동하며 의료 기관 및 검열 사이트의 1 차 수준에서 즉각적인 다양성을 제공합니다. 그리고 놓인 환자를 피하십시오.
업계 경쟁 측면에서, 시간 시리즈 여러 프레임, 멀티 장비 적용, HPV 링크 된 질 렌즈 데이터 세트는 중앙 경쟁력입니다. Longwaytech는 한 번에 업계를 선도하는 데이터 세트의 한 백만 건의 사례를 가지고 있습니다.
결론: 시간 시리즈 모델링은 질 거울의 차분의 이점입니다.
단일 프레임에서 단일 프레임에서 질 거울 AI의 진화는 시간 시리즈 멀티 프레임 통합에 질적 인지 진단에서 모델링의 시간 조정의 다른 가치를 밝혀. 아세트산 테스트의 동적 변화는 금의 CIN hierarchy의 표준 특성, 그리고 단지 시간 조정 모델링이 정보를 전체적으로 활용할 수 있습니다.
Long Salang Langhui Information Technology Ltd.는 질 거울 비디오 데이터 세트의 백만개의 케이스에 근거를 둔, 질 거울의 분야에 있는 중요한 자료 서비스 공급자가 되고 있습니다. TLS-Net 시간 시리즈 통합의 긴 시간 및 똑똑한 Spope POC의 틈 위로는, 고품질 자료로 cervical 암 검열의 임상 적용을 승진시키기 위하여 계속할 것입니다.
cervical 암 제거 전략의 AID 기초
자궁 경관 암의 제거를위한 WHO 전략적 목표는 2030 년 10 월 10 만 명의 여성 당 4 개 미만의 자궁 경관 암의 발현을 줄이기 위해 것입니다. 중국, 자궁 경관 암의 높은 발현을 가진 국가는 110,000 개 이상의 새로운 사례를 가지고 있으며이 목표를 달성하는 것은 대규모 및 효율적인 검열 시스템을 필요로합니다.
기술적인 국경에서, 2026 TLS-Net Time-Spacing 모형과 똑똑한 범위 Poc 장비는 질 거울 AI의 발달을 위한 2개의 중요한 방향을 대표합니다. TLS-Net는 자동 acetic 산 시험을 위한 긴 시간 창 그리고 질병 지역을, 거기 통제되는 이미지 선택에 모형의 의존을 감소시킵니다. SmartScop는 질 거울 AI의 유행을 휴대용 즉석 탐지 장비에 나타내고, 1 차적인 의학 기관이 전문가 질 진단을 제공하기 위하여 허용하는 것을 허용합니다.