人工智能辅助宫颈细胞学假阳性原因分析

摘要

目的是为了评估子宫颈细胞学计算机辅助诊断系统在宫颈病变筛查中的应用价值，分析假阳性结果的产生机制，并提出优化策略。方法上，收集2018年至2023年石家庄市栾城人民医院11594 例宫颈液基薄层细胞片，应用湖南品信生物工程有限公司开发的子宫颈细胞学计算机辅助诊断系统CR-SA3，以ASCUS及以上为阳性结果。对比AI系统与细胞病理医师的诊断结果，计算符合率、灵敏度、特异度等指标，并以组织病理结果为金标准进行验证。 结果显示，在8793例合格切片中，AI筛查提示阳性2330例；与医师诊断对比，真阳性1547例，假阳性783例，假阴性0例。AI系统总符合率为91.10%，灵敏度达100%，特异度为89.19%，阳性预测值66.39%，阴性预测值100%。AI阅片效率显著高于人工，平均每张切片仅需70秒，节省708.32小时。AI对炎症等良性病变的特异性较低。假阳性主要源于细胞制片差异、染色不均、炎性干扰、ASC-US判读主观性强及算法局限性等因素。结论为，人工智能辅助系统在宫颈细胞学初筛中表现出高灵敏度与高效率，能有效降低漏诊风险并显著减轻医师工作负担。系统在细胞病变精确分类方面仍有不足，假阳性率较高，降低假阳性率需要多流程优化策略。