光学与数字成像技术在宫颈阴道细胞学中观察者间变异性的多中心研究：一项质量控制程序的模拟

本研究针对宫颈阴道细胞学（CVC）诊断一致性差异问题，来自多中心的研究人员通过模拟质量控制程序，比较光学显微镜（OM）与ThinPrep Genius人工智能系统（G1/G2）的诊断效能。结果显示，数字成像系统与OM诊断一致性相当（总体符合率78%-82%），但Genius系统对腺体病变检测更敏感，为细胞学质控数字化提供了重要依据。

　　

在多中心开展的宫颈阴道细胞学（Cervicovaginal Cytology, CVC）诊断一致性研究中，研究人员模拟了质量控制程序，通过四位观察者使用相同30例样本（涵盖阴性、ASCUS、LSIL和HSIL诊断）进行比对。样本分别采用光学显微镜（Optical Microscopy, OM）和两套ThinPrep^? Genius人工智能系统（标记为G1和G2）进行观察。

研究结果显示：OM与两套Genius系统的诊断一致性相近，总体符合率分别为G1（82%）和G2与OM间（78%），三种技术的kappa值也具有可比性。值得注意的是，两套Genius系统均检测到原始样本未包含且未被OM诊断的腺体病变，表明数字成像系统对这类病变具有更高敏感性。

结论指出，基于人工智能算法的数字成像系统在细胞学诊断中表现出的 concordance（一致性）与传统互比程序描述的范围相符。需要关注Genius系统对腺体病变的诊断倾向性，以及不同设备间可能因校准差异导致的细微判别差异。

图表摘要强调：人工智能算法驱动的数字成像系统在细胞学应用可获得与非数字图像互比程序相似的结果。

利益冲突声明：F.T.曾接受Hologic的演讲荣誉酬金，其他作者声明无利益冲突。