人工智能正成为资源匮乏地区宫颈癌筛查的重要工具。乌普萨拉大学、卡罗琳斯卡医学院和赫尔辛基大学的研究人员在肯尼亚和坦桑尼亚乡村医院开展的一项新研究显示，人工智能支持的诊断方法可显著提升筛查效率，但需配套投资医护人员培训、设备供应及社区信任建设。全球宫颈癌已超越孕产妇死亡率，成为女性主要死因之一，然而仅三分之一女性接受过筛查，资源匮乏地区覆盖率更低。

研究纳入3000名原本无法接受筛查的女性，通过采集宫颈细胞样本和HPV样本，经数字化处理后由人工智能分析，同时由病理学家复核。研究人员培训当地护士、实验室人员及病理学家使用系统，并与卫生部门合作将其纳入常规医疗。结果显示，人工智能可快速分析样本，减少专家依赖，使更多女性获得筛查机会。然而，图像一致性成为技术落地的主要障碍。染色试剂质量差异、电源中断等问题导致样本颜色不均，影响人工智能分析准确性。此外，随访环节也面临挑战：部分出现癌症迹象的女性因信息不畅或交通不便未能及时接受治疗，研究人员需通过多次沟通确保其完成后续检查。

尽管如此，研究仍被视为医疗人工智能应用的重要一步。卡罗琳斯卡医学院教授约翰·伦丁指出：“传统依赖专家的诊断方法正因人工智能进步而重新评估，资源有限地区也可引入这些技术，使挽救生命的诊断更易获得。”研究还提升了当地对筛查的认知——当女性感受到医疗系统的可靠性后，寻求服务的意愿显著增强，这不仅改善了健康状况，也促进了社会参与。研究主要作者妮娜·林德强调：“人工智能需与人员培训、设备供应及信任建设协同推进，才能真正发挥潜力。”

更多信息： Nina Linder 等，《人工智能支持的诊断创新对全球女性健康的影响》，BMJ (2025)。期刊信息： 英国医学杂志(BMJ)