一附院教授医工融合项目入围工信部“人工智能医疗器械创新任务揭榜”名单

8月5日，国家工业和信息化部、国家药品监督管理局医疗器械注册司组织的“人工智能医疗器械创新任务揭榜”入围单位名单揭晓，西安交大一附院妇科教授李奇灵医工融合项目“子宫内膜癌细胞学筛查人工智能辅助诊断系统”成为揭榜任务中“智能辅助诊断产品”方向的70个入围项目之一，名列第17位，是陕西唯一入围“智能辅助诊断产品”方向的项目。这也标志着该项目在子宫内膜筛查和人工智能辅助诊断方面的创新突破获得了国家级认可。

十年一剑，创新解决临床痛点

子宫内膜癌是女性生殖道三大恶性肿瘤之一，又称子宫体癌。在西方国家，子宫内膜癌已经占据女性生殖系统恶性肿瘤发病率的首位，在我国也呈现上升趋势，部分发达城市的子宫内膜癌发病率已达妇科恶性肿瘤第一位。因此，实现子宫内膜癌的早发现、早诊断、早治疗，已迫在眉睫。

李奇灵自2012年开始认识到子宫内膜癌筛查的重要性及临床筛查取样难的痛点，带领团队开展系列研究及探索，2015年研发出精准、微创、安全的一次性使用倒锥形双套管式宫腔细胞采集刷Li Brush等取样系统，取样成功率达96.15%，成功解决取样难的临床痛点。

在解决取样难题后，李奇灵发现子宫内膜癌细胞学筛查还存在临床病理医师“诊断难”的核心痛点，秉承理工医交叉融合创新解决临床问题的理念，在2018年开始和中科院生物物理研究所史桂芝教授团队和西安交通大学自动控制研究所钟德星教授团队联合研发了病理制片系统和子宫内膜细胞人工智能辅助诊断系统；并在陕西省科技计划重点项目基金、西安交通大学第一附属医院临床研究重点项目基金等多项基金支持下开展系列研究。一次取样，可以得到2个结果，降低了病理诊断的难度，人工智能图像识别系统解决了细胞病理科医生缺乏的卡脖子问题。研究结果显示该系统灵敏度达92.0%，特异度达92.2%，一致率达93.5%，在初步解决临床子宫内膜细胞病理诊断难题的同时，人工智能辅助医生对病理图片进行识别及诊断，自动化程度高，可大幅降低医生的工作强度，提升病理医生工作效率，适用于大规模开展筛查和诊断工作。

医工融合，致力内膜筛查普及

李奇灵教授团队秉承一附院院长吕毅倡导的医工结合理念，利用依托外科梦工场多种形式的医工交叉科技创新学术交流平台及外科梦工场科研平台，实现院企合作、医工产业转化，在2021年项目核心专利已和西安美佳家医疗科技有限责任公司签署专利转让产业转化协议，目前科研项目已成功转化注册1项二类注册证、11项一类备案证，并已成功投放市场。该团队自项目立项以来，共开展临床研究12项，已发表SCI论文11篇、申请专利4项、软著证书1项、出版专著1部，并且连续组织举办七届子宫内膜病变和病理进展医学大会，致力于推动全国子宫内膜癌筛查与病理诊断。

项目组始终致力于子宫内膜癌筛查的开展与普及，解决子宫内膜筛查临床上诸多未被满足的需求，助力国家医学中心建设和区域医学中心建设。