Automated Quantitative Cytology Imaging Analysis System in Cervical Cancer Screening in Shanxi Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In China the number of pathologists is far from being enough to meet the demands of ongoing population based cervical cancer screening programs. This article aims to present our experience with automated quantitative cytology imaging platform, a reading system with an artificial intelligence that we currently use routinely for cervical cancer screening in Shanxi province.Methods: From 2012-2016 a total of 40 178 women were screened. Women were divided into three groups and each group had two subgroups. Smear and liquid based technique were compared using manual and automated platform.Results: Detection rates of CIN2 + and positive rates of CIN2 were higher in all three groups when automated quantitative cytology platform was used compared with groups where reading was done by the pathologist using conventional microscope. Operator’s costs associated with automated quantitative cytology platform vs. conventional reading using light microscope were compared too. The overall costs of operations based on automated platform were proven to be lower.Conclusion: The use of automated platform and artificial intelligence as a means to overcome the lack of cytotechnologists and pathologists and to implement proper quality control in the large scale population based cervical cancer screening seems very promising.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».