人工智能辅助阴道镜在独立外部数据集上验证检测宫颈上皮内瘤变2级及以上的诊断性能及临床辅助价值

《npj Digital Medicine》：External validation of AI assisted colposcopy using WHO dataset for cervical precancer and cancer detection

　　

摘要

人工智能（AI）辅助阴道镜已被开发用于协助阴道镜检查医师检测宫颈上皮内瘤变2级及以上（CIN2+）并指导活检，但该AI模型的内部测试可能高估其诊断性能。我们在一个包含187名患者、855张阴道镜图像的独立世界卫生组织开源数据集上验证了该AI辅助阴道镜的性能。来自中国12个地区、不同经验水平的45名阴道镜检查医师参与了验证集。AI系统对CIN2+独立诊断的敏感率为84.2%（95%CI 74.4–90.7%）。在AI辅助下，阴道镜检查医师的敏感率从84.8%（95%CI，82.7–86.9%）提升至90.6%（95%CI，88.7–92.1%）。改善在低经验阴道镜检查医师中最为明显，敏感率提高了6.5%，AUC从0.72（95%CI，0.68–0.77）提升至0.76（95%CI，0.72–0.80；p = 0.043）。AI辅助活检支持也与每例平均活检次数减少相关，从2.48次降至2.02次。这些发现表明该AI系统在独立外部数据集上具有稳健的性能，并且能够弥合不同阅片者之间的诊断经验差距，支持其作为阴道镜评估中有价值的辅助工具在临床中应用。