AI辅助宫颈癌筛查技术全球居首，守护者的力量来源是？

宫颈癌，是常见的妇科恶性肿瘤。宫颈癌发病率在妇科恶性肿瘤中仅次于乳腺癌，但同时也是医学界公认的病因明确，预防有疫苗。且早期治愈率高的病症！病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金标准”。

目前，我国宫颈癌筛查的适龄妇女人群超过3.5亿人，即使以3-5年进行一次筛查的标准来衡量，筛查水平仍然远远未能达到要求。除了观念普及程度有所欠缺之外，更重要原因是细胞病理医生的稀缺，处理样本的能力遇到瓶颈，从而制约宫颈癌筛查的进一步推广。

金域医学病理专家团队与华为云AI团队合作，首次基于病理形态学，训练出宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率高于60%的基础上，阴性片判读的正确率高于99%，同时，阳性病变的检出率超过99.9%。这是目前国际上已公布的AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。通过AI辅助，每例病理判读仅需36秒，是人工判读的10倍。

取得如此重大的突破，金域医学的专业能力和华为云的AI能力不可或缺。此次重大突破，正是AI与专家经验场景有效结合的证明。

华为云一站式AI开发平台ModelArts，是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。在本次模型构建中，华为云AI开发平台ModelArts从标注、训练模型、图片判断、推理等方面为AI模型的训练和应用提供了坚实的基础。

模型训练精度提高需要大量数据，传统数据标注需要人员手动标注处理，面对大量数据，不仅花费高额人力成本，更需要巨量数据处理时间，项目开发迟滞不前。医学领域数据标注则更为特殊，必须专业人士进行标注，这就更加大了模型落地的难度。借助AI开发平台ModelArts对已经上传到云端的海量图像块进行半自动化标注，大大节省了病理医生标注的时间和精力。

而基于超大算力AI平台底座，资源调度灵活的高性能AI计算，为模型训练提供了基础保障与支持，通过业内领先不断优化的深度学习技术，助力金域医学最终训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。

作为一站式AI开发平台，ModelArts具备无门槛易上手、可视化、自动化模型生成的优点，对新人用户非常友好。近期ModelArts新品首发特惠，为准备步入AI的开发者与AI深度开发者们准备一整套福利：

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