每年，全球约有26万女性死于宫颈癌。其实，只要寻找更有效的筛查方法，就能够降低宫颈癌的发生。

    微软认为，AI技术的引入能有助于更快地分析巴氏涂片样本。

    近年，微软与SRL Diagnostics合作，为Pathology创建了AI网络。SRL Diagnostics每年对100,000多个子宫颈抹片样本进行细胞分析，其中2％发现异常，需进一步分析。

借助此技术，专家们将能更加高效地执行其工作。

        SRL Diagnostics新计划和知识管理技术主管Arnab Roy博士表示：“我们正寻求方法确保细胞病理学家更快地找到那些2％的异常样品。”

        Roy博士还表示：“尽管总体诊断相同，但专家们也会以独有的方法测试涂片中不同的成分。主观因素将影响检测过程，这与专家经验有关”。

   该算法是以多个学家们进行数千次宫颈涂片注释创建为依据。如发现注解有差异的，该图像将会传至高级细胞病理学家进行最后分析。

   该技术非常成功，并已在实验基地实行了3-6个月的概念验证。在其中，超过50万匿名数字幻灯片被评估，并在医疗中心进行预览。

       Roy博士表示：“API有潜质将细胞病理切片生产率升高约四倍。在技术辅佐自动制备载玻片的将来情况下，专家2小时内就能完成工作，而过去则要8小时”。

   除宫颈癌之外，此技术还可在前期辨析很多病理，并最后每年可拯救数十万人性命。

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