■采访人员 沈春蕾
来自世界卫生组织的数据显示，宫颈癌是全世界女性第二高发癌症，2020年全球有超过50万妇女罹患宫颈癌，并有约34.2万人因此死亡 。
【筛查|92.1%！大数据提升宫颈癌筛查准确率】近日，中科院苏州生物医学工程技术研究所研究员高欣团队提出了一种跨模态融合细胞学检查、HPV检测和阴道镜图像检查结果的宫颈病变无创筛查新方法 。相关成果发表于国际医学信息学协会官方期刊International Journal of Medical Informatics 。
无创筛查方法有误差
当前，虽然接种HPV疫苗能够显著降低宫颈癌的发病率，但是HPV疫苗的覆盖面有限，特别是在高龄妇女人群和发展中国家未得到有效接种 。
为此，世界卫生组织在2020年提出加速消除宫颈癌全球战略，呼吁适龄女性定期接受宫颈病变筛查，从而有效预防或及时治疗宫颈癌 。
“虽然宫颈区域组织活检是确诊宫颈病变的金标准，但病理活检有创，不仅体验不佳，而且还可能引起宫颈出血、感染等并发症，不适用于大规模人群的定期筛查 。”高欣告诉《中国科学报》，宫颈病变无创筛查成为首选方法 。
细胞学检查、HPV检测和阴道镜图像检查是临床常用的宫颈病变无创筛查方法，但每一项检查均可能存在误差 。
高欣解释道：“细胞学检查需要从宫颈区域刮取细胞，在显微镜下进行细胞学检查，但可能会存在没有刮取到特定细胞的情况，导致取样失败 。另外HPV病毒感染比较常见，但是HPV病毒持续感染才会引发病变，如果用HPV检测结果是否阳性去判定病变程度，会带来比较高的假阳性 。”
他还同时指出，被检查者如果发现细胞学检查或HPV检测阳性，那么就会去做阴道镜图像检查，但现在阴道镜图像的诊断主要依靠医生目视检查，诊断标准是主观定性的，不同经验的医生可能会给出不同的诊断结果，可重复性较弱 。
提升宫颈病变无创筛查效率，已成为广大妇女的健康福音 。“实现客观、精准的早期筛查，有助于临床建立全覆盖的宫颈癌筛查体系 。”高欣表示，该团队在2020年开始了这项研究，希望能够为《健康中国行动（2019—2030）》中妇幼健康促进行动的落实贡献一份力量 。
跨模态构建筛查模型
高欣团队与同济大学医学院附属上海市第一妇婴保健院合作开展了此项研究 。高欣团队主要负责数据分析和模型构建工作，上海市第一妇婴保健院主要负责数据收集整理工作 。
据悉，宫颈癌前病变分为三个等级（CINI、CINII和CINIII），低级别病变是指CINI、炎症或正常，高级别病变是指CINII/III或宫颈癌 。“高低级别病变的治疗方式有所不同，低级别病变往往只需要定期观察或药物治疗，但高级别病变需要做宫颈锥切等有创手术进行治疗 。”高欣说，对患者的病变程度进行有效诊断很重要 。
为此，高欣团队分析了2016—2019年在上海市第一妇婴保健院参加宫颈检查的女性的数据，共纳入2160名接受宫颈病变筛查的受试者，其中正常或低级别病变1718例，高级别病变或宫颈癌442例 。
高欣介绍，团队利用深度学习方法构建了阴道镜图像自动筛查模型，输出患者病变概率，实现阴道镜图像客观定量的解读 。团队还对细胞学检查结果和HPV检测结果进行类别编码，采用逻辑回归方法将类别编码与阴道镜图像自动输出的病变概率跨模态融合，从而构建综合筛查模型 。
相关研究结果表明，基于跨模态融合的综合筛查模型的准确率达到92.1%，显著优于单一筛查方法 。“细胞学检查、HPV检测和阴道镜图像检查的准确率分别为74.9%、74.2%和75.1% 。”高欣说，“我们的研究证明现有筛查方法所反映的疾病特征具有较好的互补性 。”
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