人工智能辅助液基细胞学与高危型HPV检测在宫颈癌筛查中的策略比较：一项大规模社区筛查研究

《Nature Communications》：Performance of artificial intelligence-assisted cytology and high-risk human papillomavirus testing for cervical cancer screening

　　摘要：关于结合人工智能辅助液基细胞学（AI-LBC）和高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）检测的宫颈癌筛查策略在大规模人群中的比较证据有限。本研究纳入中国武汉社区筛查中接受AI-LBC和HR-HPV基因分型的284,002名女性。我们评估了九种假设的筛查策略在检测宫颈上皮内瘤变2级或更严重（CIN2+）方面的表现及其阴道镜转诊率。在校正验证偏倚后，单独HR-HPV检测（策略4）比单独AI-LBC（策略1）显示出更高的敏感性（94.93%对83.88%）和更高的约登指数（0.864对0.789），但需要更高的转诊率（9.05%对5.49%）。在基于分诊的策略中，策略3（AI-LBC联合反射性HR-HPV）的敏感性为82.90%，转诊率为2.67%，约登指数为0.807。HR-HPV基因分型联合反射性AI-LBC（策略7）显示敏感性为92.68%，约登指数为0.899，转诊率为3.34%。AI-LBC和HR-HPV基因分型联合检测（策略9）达到最高约登指数（0.932），敏感性为96.37%，转诊率为3.70%。这些发现表明，AI-LBC作为独立的筛查方法、分诊工具或联合检测策略的一部分在宫颈癌筛查中表现良好。当HR-HPV基因分型可用时，可根据检测性能和转诊负担之间的权衡考虑策略7或策略9。