相信廣大讀者對HPV疫苗並不陌生。這種預防宮頸癌的疫苗在國內一經推出就十分火爆，想預約接種更是難上加難。然而，在那些HPV疫苗並不普及，或者醫療技術不太發達的地區，又有什麼好方法可以減少宮頸癌帶來的威脅呢?
相信廣大讀者對HPV疫苗並不陌生。這種預防宮頸癌的疫苗在國內一經推出就十分火爆，想預約接種更是難上加難。然而，在那些HPV疫苗並不普及，或者醫療技術不太發達的地區，又有什麼好方法可以減少宮頸癌帶來的威脅呢?
近日，來自美國國立衛生研究院(NIH)的研究人員開發出了一種計算機算法，通過分析子宮頸的數字圖像，來對宮頸癌進行識別和診斷。這種算法被稱為自動視覺評估，有望在醫療資源匱乏的環境中，徹底顛覆宮頸癌篩查流程。
在醫療環境匱乏的地區，宮頸癌是婦女死亡的主要原因之一。在這些地區通常會使用醋酸來對子宮頸健康狀況進行檢查。在檢查過程中，醫生會將稀釋的醋酸塗在宮頸口，如果出現白色斑點，就表明了該名患者的宮頸可能出現了病變。這種檢查宮頸癌的方法稱為VIA篩查。由於其實施起來非常方便，且所需成本很低，VIA篩查在一些醫療技術相對落後的地區應用得更加普遍。但是，這種方法的準確性較低，改進空間也比較大。
針對這一情況，研究人員開始使用綜合數據集來訓練機器學習算法，從而識別醫學圖像等複雜視覺輸入模式。為此，研究團隊使用了來自美國國家癌症研究所(NCI)的超過6萬張宮頸圖像作為研究數據。這些圖像是在上世紀 90 年代哥斯達黎加進行的一項宮頸癌篩查研究期間收集的，共有9400多名婦女參與了這項人口研究，隨訪時間長達 18 年。研究人員將這些照片數字化，並用來對算法進行訓練。
結果顯示，在使用上述數據進行訓練後，算法在預測宮頸癌方麵的表現優於所有標準篩查試驗。在使用自動視覺評估算法篩查宮頸癌前期病變時，其準確率達到了91%，這一數值高於人類專家評估(69%)和常規細胞學檢查(71%)這兩種方式。
這種新型篩查方式非常易於執行。隻需要擁有手機或者類似的攝像設備，醫生就可以在患者前來就診時完成宮頸篩查工作。此外，這種方法隻需經過簡易培訓就可以掌握，使其成為了醫療資源有限國家和地區的理想選擇。
研究人員計劃使用來自世界各地的女性宮頸癌前病變和正常宮頸組織的代表性圖像樣本，以及不同種類的攝像頭和其它成像手段，來對算法進行進一步訓練，最終目的是創建一個更加通用和開放的最佳算法。
研究人員表示，如果將這種算法與HPV疫苗、新型宮頸癌檢測技術和不斷改進的治療手段相結合，即使是在醫療資源匱乏的情況下，宮頸癌也可以得到有效的控製。
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