西安交大科研人员开发出子宫内膜细胞人工智能辅助诊断系统

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。在发达国家，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，在我国也呈现明显上升趋势，部分发达城市的子宫内膜癌发病率已是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。然而子宫内膜癌细胞学筛查存在病理医师缺乏、诊断难等痛点及难点。

基于长期子宫内膜细胞学研究积累，西安交大一附院妇产科李奇灵教授团队在2018年开始和西安交通大学自动化学院钟德星副教授团队合作，将人工智能应用于子宫内膜细胞学诊断。利用深度学习方法对26,880个子宫内膜细胞patch进行训练，并在11,520个patch的测试集中进行测试。训练集可达到100%的准确率，测试集获得了93.5%的准确率、92.2%的特异性和92.0%的敏感性。并开发了子宫内膜细胞医学图像分析软件，结合李教授前期发明成果转化的子宫内膜取样、制片系统，形成了准确、快速、自动识别的子宫内膜细胞人工智能辅助诊断系统。该系统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。

2022年8月26日，该研究成果以《基于深度卷积网络的细胞群落病理诊断系统在子宫内膜癌筛查中的临床应用》（Clinically Applicable Pathological Diagnosis System for Cell Clumps in Endometrial Cancer Screening via Deep Convolutional Neural Networks）为题发表于肿瘤学1区杂志《癌症》（Cancers）。该论文共同第一作者为西安交通大学医学部硕士生李清、西安交通大学自动化学院博士生王瑞洁，通讯作者为西安交通大学第一附属医院李奇灵教授、西安交通大学自动化学院钟德星副教授。

本月初，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”入围单位名单正式揭晓，团队联合申报的“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。这也标志着本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。

该合作团队秉承吕毅教授倡导的医工结合理念，依托外科梦工场多种形式的医工交叉科技创新学术交流及科研平台，实现院企合作、医工产业转化，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。

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