关键词:
人工智能
宫颈癌
细胞病理学
Meta分析
摘要:
目的系统评估人工智能(AI)在宫颈细胞病理学诊断中的应用情况。方法以"cervical cancer""cytology""artificial intelligence""Sensitivity""Specificity""宫颈癌""细胞学""人工智能""灵敏度""特异度"为检索词,系统检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane library、IEEE xplore、中国知网、万方医学数据、维普中文科技期刊和中国生物医学数据库截至2024年1月1日发表的AI在宫颈细胞病理学诊断中应用的文献。根据预先制定的数据提取表格提取四格表数据,计算灵敏度、特异度和AUC等指标。结果共检索1616篇文献,根据纳入排除标准,最终纳入27篇文献。5篇研究是针对宫颈细胞病理学切片进行诊断,合并后的AUC,灵敏度和特异度分别为0.92(95%CI:0.89~0.94)、0.91(95%CI:0.77~0.97)和0.84(95%CI:0.77~0.90)。22篇研究针对宫颈细胞病理学图像(单个细胞或者细胞簇团)进行诊断,合并后的AUC,灵敏度和特异度分别为1.00(95%CI:0.99~1.00),0.98(95%CI:0.97~0.99),0.98(95%CI:0.97~0.99)。结论AI在宫颈细胞病理学领域中的应用展现出了一定的诊断性能与潜在的临床应用价值。