■記者 沈春蕾
來自世界衛生組織的數據顯示,宮頸癌是全世界女性第二高發癌癥,2020年全球有超過50萬婦女罹患宮頸癌,并有約34.2萬人因此死亡。
近日,中科院蘇州生物醫學工程技術研究所研究員高欣團隊提出了一種跨模態融合細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查結果的宮頸病變無創篩查新方法。相關成果發表于國際醫學信息學協會官方期刊International Journal of Medical Informatics。
無創篩查方法有誤差
當前,雖然接種HPV疫苗能夠顯著降低宮頸癌的發病率,但是HPV疫苗的覆蓋面有限,特別是在高齡婦女人群和發展中國家未得到有效接種。
為此,世界衛生組織在2020年提出加速消除宮頸癌全球戰略,呼吁適齡女性定期接受宮頸病變篩查,從而有效預防或及時治療宮頸癌。
“雖然宮頸區域組織活檢是確診宮頸病變的金標準,但病理活檢有創,不僅體驗不佳,而且還可能引起宮頸出血、感染等并發癥,不適用于大規模人群的定期篩查。”高欣告訴《中國科學報》,宮頸病變無創篩查成為首選方法。
細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查是臨床常用的宮頸病變無創篩查方法,但每一項檢查均可能存在誤差。
高欣解釋道:“細胞學檢查需要從宮頸區域刮取細胞,在顯微鏡下進行細胞學檢查,但可能會存在沒有刮取到特定細胞的情況,導致取樣失敗。另外HPV病毒感染比較常見,但是HPV病毒持續感染才會引發病變,如果用HPV檢測結果是否陽性去判定病變程度,會帶來比較高的假陽性。”
他還同時指出,被檢查者如果發現細胞學檢查或HPV檢測陽性,那么就會去做陰道鏡圖像檢查,但現在陰道鏡圖像的診斷主要依靠醫生目視檢查,診斷標準是主觀定性的,不同經驗的醫生可能會給出不同的診斷結果,可重復性較弱。
提升宮頸病變無創篩查效率,已成為廣大婦女的健康福音。“實現客觀、精準的早期篩查,有助于臨床建立全覆蓋的宮頸癌篩查體系。”高欣表示,該團隊在2020年開始了這項研究,希望能夠為《健康中國行動(2019—2030)》中婦幼健康促進行動的落實貢獻一份力量。
跨模態構建篩查模型
高欣團隊與同濟大學醫學院附屬上海市第一婦嬰保健院合作開展了此項研究。高欣團隊主要負責數據分析和模型構建工作,上海市第一婦嬰保健院主要負責數據收集整理工作。
據悉,宮頸癌前病變分為三個等級(CINI、CINII和CINIII),低級別病變是指CINI、炎癥或正常,高級別病變是指CINII/III或宮頸癌。“高低級別病變的治療方式有所不同,低級別病變往往只需要定期觀察或藥物治療,但高級別病變需要做宮頸錐切等有創手術進行治療。”高欣說,對患者的病變程度進行有效診斷很重要。
為此,高欣團隊分析了2016—2019年在上海市第一婦嬰保健院參加宮頸檢查的女性的數據,共納入2160名接受宮頸病變篩查的受試者,其中正常或低級別病變1718例,高級別病變或宮頸癌442例。
高欣介紹,團隊利用深度學習方法構建了陰道鏡圖像自動篩查模型,輸出患者病變概率,實現陰道鏡圖像客觀定量的解讀。團隊還對細胞學檢查結果和HPV檢測結果進行類別編碼,采用邏輯回歸方法將類別編碼與陰道鏡圖像自動輸出的病變概率跨模態融合,從而構建綜合篩查模型。
相關研究結果表明,基于跨模態融合的綜合篩查模型的準確率達到92.1%,顯著優于單一篩查方法。“細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查的準確率分別為74.9%、74.2%和75.1%。”高欣說,“我們的研究證明現有篩查方法所反映的疾病特征具有較好的互補性。”
檢查費用不會增加
如何將結構形式不同的數據有機整合?這是高欣團隊在研究中遇到的最大困難。“我們收集到的數據來源于不同的檢查方法,包括結構化(細胞學檢查和HPV檢測結果)和非結構化(陰道鏡圖像)的數據,整合多源異構醫學數據是難點。”
高欣團隊給出的解決方案是,利用深度學習方法實現陰道鏡圖像客觀定量的解讀,將非結構化的陰道鏡圖像數據轉化為結構化的病變概率值,與結構化的細胞學檢查結果、HPV檢測結果進行融合建模。
如今,我國宮頸癌高發態勢仍未扭轉,特別是基層醫療機構的宮頸癌篩查能力較弱。高欣表示:“通過信息深度融合實現篩查效率的提升,不僅為客觀、精準的宮頸病變無創篩查提供了一種更加完備的手段,還有助于提升我國基層醫療機構的宮頸癌早期篩查能力。”
基層醫療對費用比較敏感,高欣透露,對于檢查者來說,檢查費用不會增加。因為新方法不需要增加額外的檢查項目,可以在不改變現有宮頸病變篩查流程的情況下,有效整合現有臨床檢查手段,彌補單一檢查的局限性,通過信息深度融合實現篩查效率的提升。
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