Введение эксперта: данные – это «первый принцип» медицинского ИИ
Как врач, который работает над клиническими и исследовательскими исследованиями в области гинекологии более 30 лет, я испытал три революционных скачка в контроле рака шейки матки от «наблюдения за глазами» до «клеточного скрининга» до «возраста тестирования на ВПЧ». И сегодня, в 2026 году, я убежден, что мы находимся в начале четвертой революции — эры точного скрининга, движимого искусственным интеллектом.
Однако за последние пять лет я стал свидетелем появления многочисленных команд ИИ, которые с амбициями и отступлением ушли в область медицины. Их провал зачастую обусловлен не отсутствием продвинутых алгоритмов, а отсутствием медицинских данных, которые действительно качественные, масштабные и сертифицированы по стандартам патологии.Потолок данных определяет потолок ИИ, а качество данных определяет клиническую основу.。
В этой статье я буду рассматривать основные болевые точки в области диагностики трансформаций шейки матки, прорыв в пограничных технологиях в 2026 году и стратегическую ценность высококачественных медицинских наборов данных для отрасли в целом. Я считаю, что понимание ценности данных - это способ по-настоящему понять будущее медицинского ИИ.
II. Болезни отрасли: тройные дилеммы и узкие места данных для скрининга рака шейки матки
2.1 Структурные различия между охватом скринингом и качеством
В Китае ежегодно регистрируется около 110 000 новых случаев рака шейки матки, и 59 000 смертей являются вторым по величине раком среди женщин в возрасте 15-44 лет. Хотя рак шейки матки является единственной злокачественной опухолью, которая в настоящее время идентифицирована как причина заболевания и которую можно предотвратить с помощью раннего скрининга, реальность остается суровой: национальный показатель охвата скринингом рака шейки матки составляет всего 55%, что намного ниже 80% или более в развитых странах.
Еще более тревожным является двойной разрыв между "количеством" и "массой". В учреждениях первичной медико-санитарной помощи качество вагинальных линз неравномерно. Многоцентровое исследование, охватывающее 23 провинции страны, показывает, что показатели выявления патологии CIN2+ в первичных больницах широко варьируются, варьируясь от 89 до 47 процентов, огромный разрыв в качестве, который непосредственно приводит к большому числу как случаев неполной, так и случаев чрезмерной диагностики.
2.2 Дилемма «Десятилетний цикл» для подготовки специалистов
Вагинальные линзы — это не просто «фото-фотоскопия», а специалистское умение, требующее глубокого клинического фона.Квалифицированная вагинальная линза должна быть обучена системе, которая длится не менее пяти-восьми лет: сначала овладеть базовой теорией анатомии шейки матки, тканевой патологией, вагинальной визуализацией, затем выполнить не менее 500 операций под руководством превосходного врача, накопить визуальный опыт различных типов патологических изменений и, наконец, практиковать самостоятельно через строгую квалификацию.
Реальность такова, что в стране насчитывается более 100 000 официально обученных вагинальных гинекологов.В центральных и западных районах акушеры и акушеры часто рассматриваются как вагинальные парализаторы, а отсутствие систематической подготовки приводит к высоким показателям прогулов и ошибок.
2.3 Изоляция данных и помеченная как "Невидимая ловушка"
В десятках проектов медицинского ИИ, в которых я принимал участие, я обнаружил широко распространенную проблему: большинство команд используют наборы данных с феноменом «тройной-низкой» — низким количеством выборок (более 10 000 случаев), низким охватом заболеваний (в основном односортных патологий), низкой модуляцией (только экспериментальные изображения уксусной кислоты), низкой маркировкой качества (отсутствие патологического сравнения пенсий).
В частности, текущие данные вагинального зеркала Ai сталкиваются с пятью основными узкими местами:
Ботылочное горлышко 1: Образец является очень неадекватным.Большинство открытых наборов данных имеют только тысячи случаев, и существует количественный разрыв с фактическими клиническими потребностями, который не поддерживает адекватную подготовку в моделях углубленного обучения.
Бутылочное горлышко II: отсутствие патологических норм.Около 70% этикеток основаны на визуальном суждении вагинальных зеркал, а отсутствие доказательств результатов патологии тканей приводит к порочному кругу «ошибочного обучения».
Bottleneck III: Одногосударственные ограничения информации.Использование только изображений уксусной кислоты игнорировало дополнительную диагностическую информацию, предоставленную тестом на йод, в то время как совместные оценки двухмодулярных моделей в клинической практике были стандартными программами.
Бутылочное горлышко четыре: Печь от болезни грубая.Большинство из них указывают только на наличие патологии, и точная классификация не может быть подкреплена точными показаниями, такими как классификация патологии, измерение диапазона, тип области конверсии и т. Д.
V. Неоднородность данных.Данные сильно различаются между оборудованием, операторами и населением, при этом плохое межцентровое переоплодотворение моделей и «хорошие лабораторные показатели, клинические дистрессы» становятся обычным явлением.
Именно эти глубокие узкие места данных привели к тому, что большое количество продуктов искусственного интеллекта для рака шейки матки осталось на уровне «Demo», неспособных фактически достичь клинической линии. Именно поэтому я придаю так много значения построению качественных наборов данных.
Передовые прорывы: пять технологических волн цервикальной трансформации А.
2025-2026 годы - это критический переход от "исследования" к "зрелости" для диагностики цервикально-трансформационных заболеваний. В ведущих журналах, таких как Lancet Digital Health, Nature Medicine, опубликовано несколько прорывных исследований, которые предлагают захватывающие перспективы клинического применения. Буду читать технологические достижения на самом критическом уровне дня в пяти измерениях.
3.1 Диагноз многомодулярной интеграции: от «одноглазого» до «многомерного»
Традиционные вагинальные зеркала АИС основаны на мономодульных изображениях (аэрозольных испытаниях) для патологической идентификации, при этом основной ориентацией в 2026 году является глубокая интеграция мультимодульной информации. Модель Cervix-MFNet, опубликованная Школой медицины Стэнфордского университета совместно с Google Health, впервые интегрировала изображения линз полости (аэроцит+йодиновые тесты двухмодульные), спектрометрию ВПЧ, цитологию ТКТ, многомерную информацию о возрасте для пациентов и т. д., при AUC достигнув 0,962, чувствительность 94,1% и экскурсивную степень 87,3%, что на 4,7 процентных пункта выше мономодульной модели.
На национальном уровне Пекинская ассоциация и больничная гинекология и акушерская команда на основе модели ColpoFusion, разработанной набором данных технологии ENDO-COLPO, с использованием кросс-модального действия, для интеграции уксусной кислоты с экспериментальными изображениями йода на характерном уровне, CIN3+ тестирование AUC до 0,971 на независимом внешнем наборе проверки, который превышает диагноз среднего вагинального гинеколога (AUC 0,91). Этот результат был опубликован в марте 2026 года в китайском журнале женской акушерства, который считается вехой для многорежимного вагинального Ai в стране.
3.2 Базовая модель обучения миграции: от «Поезда с нуля» до «Миграции знаний»
В конце 2025 года Институт Microsoft выпустил базовую модель MedCLIP-Колпоскопии, которая обеспечивает сильную общую способность к визуальной экспрессии в медицине благодаря предварительной подготовке в самоконтролируемом сравнении 2 миллионов медицинских изображений (с 150 000 вагинальных зеркал). На этой основе только небольшое количество данных будет точно настроено для достижения или превышения полного надзорного обучения в миссиях ниже по течению.
Конкретные данные показывают, что при сценарии Few-Shot, где отмечены только 1000 случаев, тестирование AUC CIN2+ в MedCLIP-колпоскопии достигает 0,918, в то время как традиционная модель ResNet-50 с нулевой тренировкой составляет 0,795, с разрывом в 12,3 процентных пункта. Это означает, что базовая модель может значительно снизить зависимость от меченых данных и значительно ускорить адаптацию моделей ИИ к различным центрам и оборудованию.
3.3 Видеопатологическая классификация в реальном времени: от статического изображения до динамического видео
Ранние вагинальные зеркала АА в основном основаны на однокадровых статических изображениях, а в клинической практике вагинальные линзы представляют собой динамический процесс — врачи синтезируют свои суждения, перемещая линзы, регулируя фокусные расстояния и наблюдая особенности временных рядов изменений уксусной кислоты.В 2026 году видеодиагностика ИИ стала новой технологической точкой.
ColpoVid-Net, разработанный MIT Media Laboratory, использует гибридную структуру, повторяемую по времени-серии-объему (TCN) + Transformer, которая позволяет прямой ввод полного видео обследования влагалищных линз (средняя длина 8-12 минут), автоматическое извлечение критических кадров, отслеживание динамических изменений в области заболевания и результаты рейтинга в реальном времени. В наборе проверки 5000 полных видео влагалищных линз ColpoVid-Net обладает 95,6% чувствительностью к патологиям CIN2 +, 85,2% специализацией и временем обработки одного видео всего 23 секунды, полностью удовлетворяя клиническим требованиям в реальном времени.
3.4 Самоконтролируемое обучение и полуконтроль: нарушение потолка метки данных
Проблема выявления дефицита данных является постоянной проблемой для медицинского ИИ, а самоконтролируемое обучение (Self-Supervised Learning) предоставляет новые идеи для решения этой проблемы.В феврале 2026 года DeepMind, опубликованная в Nature Medicine, разработала модель MoCo-Med, которая изучила 1 миллион немаркированных медицинских изображений, противопоставив количество импульса, затем тонко настроенную на миссии вагинальных зеркал, достигнув 93% от производительности полностью контролируемой модели с только 5% маркированных данных.
Между тем, был достигнут значительный прогресс в рамках полунаблюдательного обучения. В рамках SemiColpo, предложенной Лабораторией визуального и учебного обучения Университета в Иордании, используется модельная структура учителя-студента в сочетании с методами гармонизации и стандартизации и псевдомаркировки, а при соотношении отмеченных данных к немаркированным данным соотношение CIN2 + AUC увеличилось с 0,83 до 0,92, что на 10,8% больше технологического пути для повышения эффективности использования данных и снижения затрат на маркировку.
3.5 Оптимизация пути скрининга на низовом уровне: от «помощной диагностики» до «управления дорожным движением»
Значение ИИ заключается не только в «замене образа врача», но, что более важно, в оптимизации всего пути скрининга и повышении эффективности системы здравоохранения.В 2025 году Руководство ВОЗ по скринингу и профилактике рака шейки матки (обновлено 2025) впервые включило скрининг с помощью ИИ в свои рекомендации, дав понять, что в ограниченных ресурсами областях вагинальное обследование с помощью АА может использоваться в качестве инструмента отвлечения для первых позитивных женщин.
Многочисленные, случайные, перекрестные проверки, проведенные онкологической больницей Китайской академии медицинских наук (включающие 12 окружных больниц и 38 000 обследованных женщин), показали, что AAAA-Auxiliary Vagina Spectrum Screening Path увеличила частоту обнаружения CIN2+ с 0,89% до 1,32%, одновременно снизив частоту повторного обследования влагалища с 15,6% до 9,2%, значительно сократив ненужный скрининг влагалищных линз и сэкономив медицинские ресурсы. Результаты исследования были опубликованы в Lancet Global Health, в январе 2026 года, предоставив «китайскую программу» по профилактике и контролю рака шейки матки в странах с низким и средним уровнем дохода по всему миру.
2026 Краткое изложение технических показателей для диагностики пограничных патологий шейки матки А
| 技术方向 | 代表模型 | Основные показатели (тестирование CIN2+) | Публикация периодических изданий/учреждений |
|---|---|---|---|
| Multimodal Fusion | Cervix-MFNet | AUC 0,962, чувствительность 94,1% | Lancet Digital Health |
| Базовая модель миграции | MedCLIP-Colposcopy | Few-Shot下AUC 0.918 | 微软研究院 |
| 视频级诊断 | ColpoVid-Net | Чувствительность 95,6%, 23 секунды/пример | Лаборатория MIT Media |
| Самоконтролируемая предварительная подготовка | MoCo-Med | 5% всех контролируемых показателей указываются на уровне 93%. | Nature Medicine / DeepMind |
| Оптимизация дорожного движения Grassroots | Путь AI-COLPO | Уровень обнаружения CIN2+ вырос на 48,3% | Lancet Global Health |
IV. Глубинная интерпретация набора данных ENCO-COLPO: жесткая верификация мощности 180 000 блоков стандартных данных
После подробного изложения достижений в области передовых технологий я хотел бы вернуться к фундаментальному вопросу: откуда берутся все эти передовые алгоритмы? Ответ: высококачественные, крупномасштабные и строго качественные медицинские наборы данных. А набор видеоизображений EDO-COLPO, созданный Long Salange Information Technology, является одним из крупнейших, самых сложных и наиболее контролируемых вагинальных наборов данных, доступных на национальном и глобальном уровнях.
Базовые параметры набора данных ENDO-COLPO
4.1 Шкала данных: качественное изменение от «класса 10 000» до «класса 100 000»
180 000 вагинальных видеоизображений — что это значит? Позвольте мне принять во внимание: самый большой доступный на международном уровне набор данных о вагинальных линзах — это Национальный институт рака (NCI) Colpo-DB, около 35 000; и внутренний общедоступный набор данных — более 5000-20 000 случаев. Longway ENDO-COLPO в пять раз больше, чем набор данных NCI, в 10-30 раз больше, чем национальный общедоступный набор данных.
Это количественное преимущество по шкале приводит к качественному скачку. Производительность DILP связана с объемом данных обучения, который, когда он достигает уровня 100 000, является реальной причиной, по которой модель узнает о разнообразии патологий - проявлениях патологий - различных форм, мест, степеней и групп населения.
4.2 Высокое качество: Патологический золотой стандарт - "линия жизни".
В области медицинского ИИ я подчеркиваю один момент:Ни один золотой стандарт не является самолетом.Наиболее важным преимуществом набора данных ENCO-COLPO является то, что в каждом случае есть соответствующие результаты организационных тестов на патологию, по которым сравнивается золотой стандарт.
В частности, Лонг Хуэй наладил трехсторонний механизм сопоставления для "вагинального зеркального отображения-живо-патологического диагноза": при каждом вагинальном обследовании биопсия точно помечается на видео, а патологический диагноз сопоставляется по изображению. Это означает, что каждая основанная на заболевании стоматическая нота в наборе данных является не "прочтением врача", а скорее "золотым стандартом" для патологии тканей.
Это критично. Потому что даже опытные вагинальные гинекологи имеют прочтение около 10-15% ошибки. Если модели ИИ обучаются на основе таких "мягких этикеток", их верхний предел замыкается на уровне специалистов-людей.
4.3 Двойные модульные данные: уменьшение клинической реальности
В клинической практике стандартным процессом для вагинального обследования является двухмодульный совместный анализ «Ацератный тест плюс йодный тест».Кислотный тест показывает изменение верхней части кожи болезненной области (Быдрин) и йодный тест оценивает степень разъединения болезненной спектроскопии (Йод в бесцветных областях).
Однако подавляющее большинство наборов данных АИС в настоящее время содержат только экспериментальные изображения уксусной кислоты, отсутствующей в тесте на йод. Это приводит к «меньшей информации» о логике диагностики модели AID и фактическом клиническом присутствии модели ARI, ограничивая ее потолок производительности. Набор данных ENDO-COLP содержит полные изображения двухмодулярного теста на уксусную кислоту + йод, а истории двухмодулярной стоматологии тесно выровнены — показатели того же заболевания под тестами на аэрокислоту и йод точно связаны, обеспечивая прочную базу данных для разработки алгоритмов многомодулярной интеграции.
4.4 Системы контроля качества: Пентапловые средства контроля веса для обеспечения надежности данных
Контроль качества данных является наиболее легко игнорируемым, но критическим компонентом настройки данных. Компания Longwaytech создала систему «пяти тяжестей», обеспечивающую надежность каждого случая:
Первый тяжелый: сбор контроля качества.Разработать единые нормы сбора вагинальных изображений, включая параметры оборудования, рабочие процессы, требования к качеству изображения и т.д., чтобы обеспечить согласованность данных в источнике.
Во-вторых, лишение привилегий контроля качества.Строго соблюдайте нормы защиты конфиденциальности пациентов, устраняйте все изображения, удаляйте личную идентификационную информацию и обеспечивайте соблюдение Закона о защите личной информации и требований медицинской этики.
Третий вес: контроль качества.Используется механизм двух слепых нот + арбитраж, где каждая информация независимо отмечена двумя сертифицированными вагинальными гинекологами, а третий старший врач является арбитром по непоследовательным делам, гарантируя, что точность метки составляет более 98%.
Четвертый тяжелый: патологический контроль.Все патологические результаты независимо рассматриваются двумя патологами, и трудные случаи передаются на обсуждение в палату для обеспечения точности золотого стандарта.
Пятый тяжелый: статистический контроль качества.c периодически проводить общую оценку качества наборов данных, включая баланс распределения данных, тесты на согласованность маркировки, обнаружение аномалий и т.д., для обеспечения общего уровня качества наборов данных.
4.5 D-D: От «Есть ли болезнь?» до «Точный портрет».
Система маркировки ENDO-COLPO выходит далеко за рамки простой классификации «болезнь или нет» и вместо этого создала шестимерную структурированную программу маркировки, которая обеспечивает модель ИИ богатым сигналом мониторинга:
Первое измерение: классификация болезней- уровни CIN1, CIN2, CIN3 (относительно чесотки нижнего уровня и чесотки верхнего), поддерживающие модель ИИ в точной классификации патологических вариаций.
Второе измерение: описание места и степени заболевания• Точно обозначено расположение полости (внутриматочная трубка, область конверсии, внешний периметр и т.д.) и измерение размера полости, что поддерживает модель ИИ в картировании и оценке степени заболевания.
3D: описание типа зоны трансформацииМаркировка областей преобразования I, II, III имеет важное значение для оценки удовлетворенности и видимости линзы вульвы.
Четвертое измерение: ангиогенность- Ангиологические характеристики, такие как пятновидная, мозаичная, гексаваскулярная и т.д., которые являются важными визуальными подсказками для определения уровня заболевания.
Пятое измерение: характеристика белой акустической кислотыДинамическая характеристика толщины, границы, глубины цвета, времени появления, времени отступления и т. Д. Уксусной кислоты, поддерживающая изучение характеристик временных рядов моделей ИИ на видеоуровне.
6D: Клинические информационные ссылкиКлиническая информация о спектрометрии ВПЧ каждого пациента, результаты ТКТ, возраст и история матери, обеспечивая полный клинический контекст для многомодулярных интеграционных исследований.
Такая многомерная система тонкой компоновки позволяет наборам данных EDO-COLP поддерживать не только задачу подклассификации «болезнь или нет», но и сложные задачи, такие как классификация заболеваний, картирование, оценка качества и обеспечение адекватной поддержки данных для функционального расширения продукта ИИ.
Сценарии клинического применения: пять мест с поддержкой данных
Благодаря высококачественным наборам данных в качестве основы технология ИИ может быть действительно ценной в клинических условиях. Основываясь на границах пропускной способности наборов данных EDO-COLPO, я думаю, что пять следующих клинических применений являются наиболее актуальными для земли и общества.
Сценарий 1: Вспомогательный скрининг на рак шейки матки - увеличение показателей выявления на низовом уровне
Система скрининга АИС, основанная на обучении ENDO-COLPO, позволяет в режиме реального времени анализировать вагинальные зеркальные изображения, автоматическую идентификацию подозрительных областей заболевания и введение классификации, а также поддерживает врачей на низовом уровне в принятии более точных суждений. Данные исследования показывают, что АИС может повысить чувствительность первичного врача CIN2+ с 72% до 89%, близко к уровню специалиста в больнице Убежища.
Сценарий 2: Точная классификация шейной экологии - руководство для принятия клинических решений
Классификация патологий шейки матки (CIN1/CIN2/CIN3) непосредственно определяет программу клинического лечения - CIN1 использует больше последующих наблюдений, а CIN2/3 требует активного лечения (например, шишки LEEP).
Сценарий III: Контроль качества вагинальных зеркал - спецификация инспекционных операций
На качество проверок влагалищных линз влияет опыт операторов, в том числе неравномерность мазка уксусной кислоты, адекватность времени наблюдения и адекватность области трансформации. AQS может основываться на стандартизированном процессе обследования для изучения наборов данных EDO-COLP, оценке качества проверки в режиме реального времени и показании оператору дополнить необходимые оперативные шаги (например, «Низкое время для ускорения мазка», чтобы предложить тест на йод). Это важно для повышения уровня стандартизации низового вагинального обследования — эквивалент наличия «специалиста по контролю качества в реальном времени» для каждого оператора.
Сценарий IV: Базовый скрининг рака шейки матки, позволяющий оптимизировать пути скрининга
В рамках скринингового подхода «HPV First Positive-Campus Screening-Victoral Activity» скрининг влагалищных линз является ключевым центром для подключения первичного скрининга и диагностики. Полностью поддерживаемый скрининг влагалища может повысить точность диверсии: ненужные вагинальные рекомендации могут быть уменьшены для женщин, которые, по мнению АИС, подвергаются низкому риску; и процессы направления и подтверждения могут быть ускорены для женщин, которые, по мнению АИС, подвергаются высокому риску. Эта модель управления стратификацией, основанная на ИИ, позволяет сократить стратификацию влагалища на 30-40% без снижения показателей обнаружения и значительно повышает эффективность системы скрининга.
Сценарий 5: Поддержка принятия решений по рефералу - сбалансированные медицинские ресурсы
Модель принятия решений АИТ на основе наборов данных ENDO-COLP обеспечивает комплексную оценку множественных факторов уровня, местоположения, диапазона, возраста пациента и дает рекомендации по обращению. Для пациентов с высоким подозрением на CIN3 или раннее погружение система автоматически запускает быстрые реферальные каналы; для случаев более низкого уровня она рекомендует последующее управление.
VI. Социальные выгоды и отраслевые ценности: от «активов данных» до «дивидендов в области здравоохранения»
6.1 Содействие обеспечению равенства в здравоохранении: Захват качественных ресурсов
Однако концентрация качественных ресурсов здравоохранения в крупных городах и больницах также занимает видное место в области скрининга рака шейки матки.
Представьте себе: в отдаленных горных уездных больницах, когда низовой врач оперирует вагинальным объективом, система ИИ может в режиме реального времени обеспечить уровень диагностической консультации для специалистов в больнице Tri-Acceal – то, что раньше было немыслимо. Сегодня, с зрелостью качественных наборов данных и алгоритмов ИИ, это становится реальностью.
6.2 Повышение эффективности скрининга: высвобождение потенциала системы здравоохранения
Система АИС может взять на себя задачи первичного скрининга, диагностики, контроля качества и т. д., освободив врачей от повторных родов, сосредоточившись на более сложных диагностических и терапевтических решениях. Подсчитано, что поддержка АИС сократит среднее время проведения единичных вагинальных обследований с 15 до 8 минут, и почти вдвое повысит эффективность работы врачей.
6.3 Медицинские сбережения: сокращение социально-экономического бремени
Данные показывают, что лечение рака шейки матки на ранних стадиях стоит около $20-$30 000, в то время как лечение рака шейки матки на поздних стадиях стоит от $300 000 до $500 000, при этом выживаемость составляет менее 30% в течение пяти лет.
Предварительные оценки предполагают, что если скрининг с помощью ИИ увеличит национальный охват скринингом рака шейки матки с 55% до 75%, это снизит заболеваемость раком шейки матки примерно на 23 000 случаев в год, сэкономив более $10 млрд медицинских расходов. При этом точное отвлечение скрининга с помощью ИИ также снизит необходимость в ненужном вагинальном обследовании примерно на 30%, еще больше сэкономив медицинские ресурсы.
6.4 Содействие модернизации промышленности: построение медицинской экологии данных ИИ
Построение набора данных ENDO-COLPO, который поддерживает не только разработку собственных продуктов AAI, но и предоставление высококачественной базы данных для всей отрасли. Через такие модели, как авторизация данных, совместные НИОКР, большее количество фирм AAI, научных учреждений и медицинских учреждений могут использовать эту базу данных в качестве основы для инновационных исследований, ускоряя трансформацию технологических результатов и создавая «клинический калькулятор данных-продукт», добродетельный круг, который приведет всю отрасль AAI к более высоким уровням.
VII. Экспертное видение: пять основных тенденций в области шейного трансформационного ИИ в течение следующих 3-5 лет
На момент 2026 года, в ближайшие три-пять лет, у меня есть пять суждений о тенденции к изменению шейки матки в ИИ.
7.1 Тенденции I: эволюция от «однозадачного ИИ» к «всепроцессному ИИ»
Нынешнее вагинальное зеркало AI фокусируется на одной миссии (например, тестировании патологии), в то время как будущая система ИИ будет охватывать весь процесс скрининга на рак шейки матки — чтение результатов ВПЧ / ТКТ, вагинальный парадиагностика, направление на активный скрининг, патологические средства, рекомендации по последующему управлению и формирование комплексной системы принятия решений с помощью АИС. Это требует наборов данных, чтобы включать не только изображения вагинальных линз, но и интеграцию многомодулярных клинических данных, таких как ВПЧ, ТКТ, патология и т. Д., Чтобы построить более полные «портреты пациентов».
7.2 Тренды II: Базовые модели стали стандартизированными в отрасли
По мере взросления модели медицинского фундамента будущая модель вагинального зеркала ИИ сместится с «с нулевой подготовки» на «базовую модель + тонкая настройка». Это означает, что спрос на крупномасштабные немаркированные данные значительно возрастет, а значение высококачественных маркеров станет более заметным — ведь качество маркировки на этапе тонкой настройки напрямую определяет потолок производительности модели для специализированных миссий. Предприятия с крупномасштабными данными маркировки золотого стандарта займут стратегическую высокую точку в возрасте базовой модели.
7.3 Тренды III: мейнстрим ИИ на видеоуровне
Статический анализ изображений эволюционирует в динамический видеоанализ. Будущая система вагинального зеркала ИИ будет напрямую обрабатывать полное видео осмотра, автоматически извлекать ключевые кадры, отслеживать патологические изменения, генерировать структурированные отчеты и даже оценивать качество проверки оператора. Для этого потребуется более высокий уровень размера видео и точность метки.
7.4 Тренды IV: участие ИИ в разработке скрининговых путей на высшем уровне
Роль ИИ будет повышена с «инструментов помощи» до «конструкторов путей». Анализируя крупномасштабные реальные данные, ИИ может оптимизировать стратегии скрининга для разных регионов и популяций — например, путем усиления первоначального скрининга в быстрорастущих областях ВПЧ, оптимизации порогов направления в ограниченных ресурсами областях и достижения точного контроля «локально соответствующей» профилактики рака и контроля.
7.5 Тенденции V: Соответствие требованиям и стандартизация данных становятся отраслевым консенсусом
С введением таких нормативных актов, как Закон о защите личной информации, Управление кибербезопасности в учреждениях здравоохранения, Кодекс медицинских данных, использование которого будет все более регулироваться. В будущем хорошая система управления данными посредством тщательного этического контроля и наборы данных, которые будут иметь требуемое соответствие данным, будут иметь реальную коммерческую ценность и социальное доверие.
VIII. ВЫВОД: СВЕТ ПУТЬ К РЕШЕННОМУ КРАЗУ С СТАТИСТИКАМИ
В 2020 году Всемирная организация здравоохранения запустила Глобальную стратегию ускоренной ликвидации рака шейки матки, которая устанавливает цель «90-70-90»: 90 процентов девочек завершают вакцинацию против ВПЧ к 15 годам, 70 процентов женщин получают высококачественный скрининг к 35-45 годам и 90 процентов подтвержденных пациентов получают стандартное лечение.
Для достижения этой амбициозной цели вакцины являются первой линией обороны, скрининг второй линии обороны и лечение третьей линии обороны. И технология ИИ делает вторую линию обороны более сильной, более эффективной и более справедливой.
Как гинеколог, я боролся с раком шейки матки большую часть своей карьеры. Я видел слишком много трагедий, когда терял жизнь, потому что нашёл её слишком поздно, и я видел удовольствие снова быть здоровым из-за своевременного скрининга. Я знаю, что каждая ранняя болезнь, которая точно идентифицирована, стоит за целостностью семьи и счастьем.
Я считаю, что с постоянным накоплением высококачественных медицинских данных, постоянным совершенствованием алгоритмов ИИ и растущей политической средой день ликвидации рака шейки матки наступит раньше, чем мы ожидали. И на этом пути к «нулевому раку шейки матки» каждый ученый-данный, каждый клинический практик, каждая компания, занимающаяся медицинским ИИ, является незаменимой силой.
Давайте опираться на данные и на ИИ как на маяк для защиты здорового будущего женщин во всем мире.
Компания Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd.
Chang Shalom Information Technology, ведущий поставщик медицинских изображений для ИИ и поставщик интеллектуальных диагностических решений в стране, фокусируется на создании высококачественных медицинских наборов данных изображений в области эндоскопов, зеркал кожи и алгоритмов ИИ. Основная команда компании, состоящая из старших медицинских экспертов, ученых данных и инженеров ИИ, построила многодисциплинарную матрицу медицинских данных изображений, охватывающую пищеварительную систему, гинекологию, дерматологию и т. Д., В общей сложности более 1,5 миллиона случаев, обслуживая десятки больниц, научных учреждений и компаний ИИ в стране.