每年全球約有26萬婦女死于宮頸癌，而其中印度占比高達25%，也就是說每年有6.7萬名印度婦女死于這種癌癥。目前可以通過早期發(fā)現(xiàn)來預防宮頸癌，因此找到更有效的篩查方式能夠降低這種癌癥的發(fā)生。微軟認為，人工智能技術的引入將有助于更快地分析巴氏涂片樣本。去年，該公司與SRLDiagnostics合作，為Pathology創(chuàng)建了一個AI網絡。SRLDiagnostics每年對100,000多個子宮頸抹片檢查樣本進行細胞分析-其中2％是異常的，需要進一步分析。借助AI技術，細胞病理學家將能夠更加高效地執(zhí)行其工作。

SRLDiagnostics新計劃和知識管理技術主管ArnabRoy博士表示："我們正在尋找方法來確保我們的細胞病理學家能夠更快地找到那些2％的異常樣品。"

微軟Azure全球工程部首席應用研究員ManishGupta表示，AI算法還有助于消除細胞病理學家之間的差異，并可以"在評估的領域達成共識"。Roy博士表示："即使總體診斷是相同的，不同的細胞病理學家也會以獨特的方式檢查涂片中的不同元素。這是整個過程中的主觀因素，很多時候都與專家的經驗有關"。

該算法是根據(jù)來自多個實驗室的細胞病理學家進行的數(shù)千次宮頸涂片注釋創(chuàng)建的。微軟表示發(fā)現(xiàn)注解不一致的圖像（即如果三個團隊成員對它們進行了不同的觀察），則將這些圖像發(fā)送給高級細胞病理學家進行最終分析。

該技術非常成功，現(xiàn)在已經在實驗室中進行了3-6個月的概念驗證。在此期間，評估超過50萬個匿名數(shù)字幻燈片，并在醫(yī)院和其他診斷中心進行預覽?，F(xiàn)在，細胞病理學家僅需檢查整個基于玻片液體的細胞學圖像上的區(qū)域，就可以減少到20個區(qū)域，并驗證陽性病例，從而提高效率并加快初始篩選過程。

Roy博士表示："API有潛力將細胞病理切片的生產率提高約四倍。在AI協(xié)助下自動制備載玻片的未來情況下，細胞病理學家可以在兩個小時內完成工作，而以前則需要八個小時"

除了宮頸癌之外，這項AI技術可以幫助早期診斷許多病理，包括口腔癌，胰腺癌和肝癌。無疑將導致醫(yī)學領域的巨大進步，最終每年可以挽救數(shù)十萬人的生命。