检测宫颈癌最常见且最具成本效益的方法之一是巴氏涂片检查，即从女性宫颈刮取细胞并送到实验室进行分析。但是，这种方法需要一些低收入国家并不总是能提供的设备和医疗专业知识。现在，科学家们正在开发一款应用程序，他们希望这款应用程序可以使用人工智能，仅凭一张照片就能识别癌前或癌细胞。
这款应用程序正由美国国立卫生研究院和全球善策的研究人员共同开发；后者是比尔·盖茨和发明公司知识产权风险投资公司共同努力的成果。他们在线发表在1月份的《美国国家癌症研究所杂志》上的初步结果表明，这种方法可以显著改善低资源环境下的宫颈癌诊断。
在缺乏资源进行巴氏涂片检查的国家或地区，宫颈癌的发病率更高。这些地区的医疗服务提供者通常使用一种不太准确的诊断技术，即用稀释的醋酸擦拭宫颈，并目视检查是否有任何可能预示细胞异常的白斑。
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在七年的时间里，美国国立卫生研究院的研究人员定期拍摄了哥斯达黎加9400多名妇女的宫颈照片。他们使用这些图像来训练人工智能算法，以识别异常组织的特征，并预测后期的癌症发展。当该算法分析新的图像时，它的表现优于临床专家通过目视检查的结果。
“我们惊讶地发现，计算机能够更灵敏、更清晰地看到哪些宫颈是或不是癌前病变，”美国国家癌症研究所的分子流行病学家、该论文的资深作者马克·希夫曼说。“我真的认为[人工智能]是在作弊。”科学家们最终计划在手机上实施他们的算法，并计划用数码相机照片训练该程序的未来迭代版本。