Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sàng lọc ung thư cổ tử cung dựa trên tế bào kỹ thuật số sử dụng trí tuệ nhân tạo: Liệu thời điểm đã chín muồi để áp dụng công nghệ đột phá này ở những nơi hạn chế nguồn lực? Một tổng quan tài liệu
Tóm tắt
Ung thư cổ tử cung vẫn là một mối đe dọa sức khỏe cộng đồng ở các nước đang phát triển do thiếu các chương trình sàng lọc được tổ chức. Mặc dù các phương pháp sinh thiết dựa trên dịch lỏng đã cải thiện hiệu suất của sinh thiết cổ tử cung, nhưng việc giải thích vẫn gặp phải vấn đề chủ quan. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) đã cung cấp tính khách quan, dẫn đến độ nhạy và độ đặc hiệu tốt hơn trong việc sàng lọc ung thư cổ tử cung. Hình ảnh toàn bộ slide (WSI) chuyển đổi slide thủy tinh thành slide ảo cung cấp một góc nhìn mới đối với ứng dụng của AI, đặc biệt cho sinh thiết cổ tử cung. Trong những năm gần đây, đã có một số nghiên cứu áp dụng các thuật toán AI khác nhau trên hình ảnh WSI của các mẫu sinh thiết thông thường hoặc LBC và chứng minh độ nhạy/độ đặc hiệu hoặc độ chính xác khác nhau trong việc phát hiện bất thường trong các mẫu sinh thiết cổ tử cung. Xét đến sự quan tâm đối với các phương thức sàng lọc dựa trên AI, bài tổng quan kịp thời này nhằm tóm tắt những tiến bộ trong lĩnh vực này, đồng thời nêu bật những khoảng trống trong nghiên cứu và đưa ra hướng nghiên cứu trong tương lai.
Từ khóa
#ung thư cổ tử cung #trí tuệ nhân tạo #sàng lọc #sinh thiết kỹ thuật số #hình ảnh toàn bộ slide #độ nhạy #độ đặc hiệuTài liệu tham khảo
Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71:209–249.
He WQ, Li C. Recent global burden of cervical cancer incidence and mortality, predictors, and temporal trends. Gynecol Oncol. 2021;163:583–592.
Pollack AE, Tsu VD. Preventing cervical cancer in low-resource settings: building a case for the possible. Int J Gynaecol Obstet. 2005;89 Suppl 2:S1–3.
Zhao Y, Bao H, Ma L, Song B, Di J, Wang L, Gao Y, Ren W, Wang S, Wang HJ, Wu J. Real-world effectiveness of primary screening with high-risk human papillomavirus testing in the cervical cancer screening programme in China: a nationwide, population-based study. BMC Med. 2021;19:164.
Rebolj M, Rimmer J, Denton K, Tidy J, Mathews C, Ellis K, Smith J, Evans C, Giles T, Frew V, Tyler X, Sargent A, Parker J, Holbrook M, Hunt K, Tidbury P, Levine T, Smith D, Patnick J, Stubbs R, Moss S, Kitchener H. Primary cervical screening with high risk human papillomavirus testing: observational study. BMJ 2019; 364:l240.
Nambu Y, Mariya T, Shinkai S, Umemoto M, Asanuma H, Sato I, Hirohashi Y, Torigoe T, Fujino Y, Saito T. A screening assistance system for cervical cytology of squamous cell atypia based on a two-step combined CNN algorithm with label smoothing. Cancer Med. 2022;11:520–529.
Sanyal P, Barui S, Deb P, Sharma HC. Performance of a convolutional neural network in screening liquid based cervical cytology smears. J Cytol. 2019;36:146–151.
Hou X, Shen G, Zhou L, Li Y, Wang T, Ma X. Artificial intelligence in cervical cancer screening and diagnosis. Front Oncol. 2022;12:851367.
Allahqoli L, Laganà AS, Mazidimoradi A, Salehiniya H, Günther V, Chiantera V, Karimi Goghari S, Ghiasvand MM, Rahmani A, Momenimovahed Z, Alkatout I. Diagnosis of cervical cancer and pre-cancerous lesions by artificial intelligence: a systematic review. Diagnostics (Basel). 2022;12:2771.
Mango LJ. Computer-assisted cervical cancer screening using neural networks. Cancer Lett. 1994;77:155–62.
Wilbur DC, Black-Schaffer WS, Luff RD, Abraham KP, Kemper C, Molina JT, Tench WD. The Becton Dickinson FocalPoint GS Imaging System: clinical trials demonstrate significantly improved sensitivity for the detection of important cervical lesions. Am J Clin Pathol. 2009;132:767–75.
Bolger N, Heffron C, Regan I, Sweeney M, Kinsella S, McKeown M, Creighton G, Russell J, O'Leary J. Implementation and evaluation of a new automated interactive image analysis system. Acta Cytol. 2006;50:483–91.
Biscotti CV, Dawson AE, Dziura B, Galup L, Darragh T, Rahemtulla A, Wills-Frank L. Assisted primary screening using the automated ThinPrep Imaging System. Am J Clin Pathol. 2005;123:281–7.
Pantanowtiz L, Bui MM. Computer-assisted pap test screening. In: Bui MM, Pantanowitz L, editors. Modern techniques in cytopathology. Monogr Clin Cytol. Basel, Switzerland: Karger; 2020. Vol. 25; p. 67–74.
Chantziantoniou N. BestCyte® primary screening of 500 ThinPrep Pap Test thin-layers: 3 cytologists’ interobserver diagnostic concordance with predicate manual microscopy relative to truth reference diagnoses defining NILM, ASCUS+, LSIL+, and ASCH+ thresholds for specificity, sensitivity, and equivalency grading. J Pathol Inform. 2023;14:100182.
James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R, eds. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. New Yors, Springer; 2013.
Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2017;39:1137–1149.
Bhatt AR, Ganatra A, Kotecha K. Cervical cancer detection in Pap smear whole slide images using convNet with transfer learning and progressive resizing. PeerJ Comput. Sci. 2021;7:e348.
Holmström O, Linder N, Kaingu H, Mbuuko N, Mbete J, Kinyua F, Törnquist S, Muinde M, Krogerus L, Lundin M, Diwan V, Lundin J. Point-of-care digital cytology with artificial intelligence for cervical cancer screening in a resource-limited setting. JAMA Netw Open. 2021;4:e211740.
Wang CW, Liou YA, Lin YJ, Chang CC, Chu PH, Lee YC, Wang CH, Chao TK. Artificial intelligence-assisted fast screening cervical high grade squamous intraepithelial lesion and squamous cell carcinoma diagnosis and treatment planning. Sci Rep. 2021;11:16244.
Lin H, Chen H, Wang X, Wang Q, Wang L, Heng PA. Dual-path network with synergistic grouping loss and evidence driven risk stratification for whole slide cervical image analysis. Med Image Anal. 2021;69:101955.
Li X, Xu Z, Shen X, Zhou Y, Xiao B, Li TQ. Detection of cervical cancer cells in whole slide images using deformable and global context aware faster RCNN-FPN. Curr Oncol. 2021;28:3585–3601.
Zhu X, Li X, Ong K, Zhang W, Li W, Li L, Young D, Su Y, Shang B, Peng L, Xiong W, Liu Y, Liao W, Xu J, Wang F, Liao Q, Li S, Liao M, Li Y, Rao L, Lin J, Shi J, You Z, Zhong W, Liang X, Han H, Zhang Y, Tang N, Hu A, Gao H, Cheng Z, Liang L, Yu W, Ding Y. Hybrid AI-assistive diagnostic model permits rapid TBS classification of cervical liquid-based thin-layer cell smears. Nat Commun. 2021;12:3541.
Cheng S, Liu S, Yu J, Rao G, Xiao Y, Han W, Zhu W, Lv X, Li N, Cai J, Wang Z, Feng X, Yang F, Geng X, Ma J, Li X, Wei Z, Zhang X, Quan T, Zeng S, Chen L, Hu J, Liu X. Robust whole slide image analysis for cervical cancer screening using deep learning. Nat Commun. 2021;12:5639.
Kanavati F, Hirose N, Ishii T, Fukuda A, Ichihara S, Tsuneki M. A deep learning model for cervical cancer screening on liquid-based cytology specimens in whole slide images. Cancers (Basel). 2022;14:1159.
Zhao M, Wu A, Song J, Sun X, Dong N. Automatic screening of cervical cells using block image processing. Biomed Eng Online. 2016;15:14.
Tang HP, Cai D, Kong YQ, Ye H, Ma ZX, Lv HS, Tuo LR, Pan QJ, Liu ZH, Han X. Cervical cytology screening facilitated by an artificial intelligence microscope: a preliminary study. Cancer Cytopathol. 2021;129:693–700.
Bao H, Sun X, Zhang Y, Pang B, Li H, Zhou L, Wu F, Cao D, Wang J, Turic B, Wang L. The artificial intelligence-assisted cytology diagnostic system in large-scale cervical cancer screening: a population-based cohort study of 0.7 million women. Cancer Med. 2020;9:6896–6906.
Wentzensen N, Lahrmann B, Clarke MA, Kinney W, Tokugawa D, Poitras N, Locke A, Bartels L, Krauthoff A, Walker J, Zuna R, Grewal KK, Goldhoff PE, Kingery JD, Castle PE, Schiffman M, Lorey TS, Grabe N. Accuracy and efficiency of deep-learning-based automation of dual stain cytology in cervical cancer screening. J Natl Cancer Inst. 2021;113:72–79.
Evans AJ, Brown RW, Bui MM, Chlipala EA, Lacchetti C, Milner DA, Pantanowitz L, Parwani AV, Reid K, Riben MW, Reuter VE, Stephens L, Stewart RL, Thomas NE. Validating whole slide imaging systems for diagnostic purposes in pathology. Arch Pathol Lab Med. 2022;146:440–450.
Kumar N, Gupta R, Gupta S. Whole slide imaging (WSI) in pathology: current perspectives and future directions. J Digit Imaging. 2020;33:1034–1040.
Antonini P, Santonicco N, Pantanowitz L, Girolami I, Rizzo PC, Brunelli M, Bellevicine C, Vigliar E, Negri G, Troncone G, Fadda G, Parwani A, Marletta S, Eccher A. Relevance of the College of American Pathologists guideline for validating whole slide imaging for diagnostic purposes to cytopathology. Cytopathology. 2022. https://doi.org/10.1111/cyt.13178. Epub ahead of print.
Hwang TJ, Kesselheim AS, Vokinger KN. Lifecycle regulation of artificial intelligence- and machine learning-based software devices in medicine. JAMA. 2019;322:2285–2286.
Vokinger KN, Mühlematter UJ, Becker A, Boss A, Reutter MA,Szucs TD. Artificial intelligence und machine learning in dermedizin. Available at https://jusletter.weblaw.ch/juslissues/2017/903/artificial-intellige_da49225588.html__ONCE&login=false (Accessed November 21, 2022).