筛查|92.1%!大数据提升宫颈癌筛查准确率( 二 )


检查费用不会增加
如何将结构形式不同的数据有机整合?这是高欣团队在研究中遇到的最大困难 。“我们收集到的数据来源于不同的检查方法,包括结构化(细胞学检查和HPV检测结果)和非结构化(阴道镜图像)的数据,整合多源异构医学数据是难点 。”
高欣团队给出的解决方案是,利用深度学习方法实现阴道镜图像客观定量的解读,将非结构化的阴道镜图像数据转化为结构化的病变概率值,与结构化的细胞学检查结果、HPV检测结果进行融合建模 。
如今,我国宫颈癌高发态势仍未扭转,特别是基层医疗机构的宫颈癌筛查能力较弱 。高欣表示:“通过信息深度融合实现筛查效率的提升,不仅为客观、精准的宫颈病变无创筛查提供了一种更加完备的手段,还有助于提升我国基层医疗机构的宫颈癌早期筛查能力 。”
基层医疗对费用比较敏感,高欣透露,对于检查者来说,检查费用不会增加 。因为新方法不需要增加额外的检查项目,可以在不改变现有宫颈病变筛查流程的情况下,有效整合现有临床检查手段,弥补单一检查的局限性,通过信息深度融合实现筛查效率的提升 。

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