根據韓國首爾的一項初步研究，人工智能在檢測子宮頸癌方面比已建立的實驗室測試更有效。

為了將他們的自動視覺評估（AVE）算法應用于臨床工作流程，科技公司MobileODT開展了一項研究，在該研究中，他們將AI方法與韓國212名女性的常規宮頸癌檢測技術進行了比較。他們使用了現有的AVE算法，該算法先前已由美國國家癌癥研究所和美國國家醫學圖書館進行了驗證，以開發可在護理點使用的臨床決策支持（CDS）工具，從而理想地節省了患者的時間和金錢。

試點是在當地醫療設備公司Laonz的指導下進行的。MobileODT研究人員將癌癥檢測與他們的CDS算法與所有女性的巴氏細胞學進行了比較，并與活檢進行了比較。一份新聞稿稱，該研究發現CDS工具“明顯”優越。

Laonz的托馬斯·漢（Thomas Han）在新聞稿中說：“在診所中使用帶有CDS的EVA，這10名參與調查的醫生可以在幾分鐘之內知道AI對患者的預測，而不是等待實驗室返回結果的幾天。”

確實，該團隊的工作表明，當患者仍在檢查室中時，在進行測試的一分鐘內即可獲得CDS結果。相比之下，子宮頸抹片細胞學檢查可能需要三天才能得出可靠的結果。

“ EVA系統上的CDS是AVE AI技術如何用于現場即時篩查的第一個真實演示，并有可能提高全球子宮頸癌篩查的準確性和可及性，”全球負責人Yael Misrahi說，MobileODT的合作伙伴關系。

研究人員計劃在4月4日至7日在亞特蘭大舉行的ASCCP年度科學會議上介紹他們的發現。