安必平联合腾讯启动宫颈液基细胞学数据库建设

11月25日，在中华医学会病理分会细胞学组专家们的见证下，安必平、AI Lab以及觅影正式启动“科技部医疗影像国家人工智能开放创新平台宫颈液基细胞学AI数据库建设”项目，共同助力宫颈液基细胞学数据库建设与标准规范的制定。

启动仪式参与的专家有中华医学会病理学分会候任主任委员刘东戈教授、中华医学会细胞病理学组组长金木兰教授、副组长徐海苗教授、张智慧教授、任力教授、何淑蓉教授及其他细胞病理学组委员等，安必平公司董事长蔡向挺先生、觅影总经理钱天翼博士、AI Lab韩骁博士分别为启动仪式进行了致辞，从不同维度阐述了该数据库对社会及行业的重要意义。

人工智能助力攻克宫颈癌

11月16日，世卫组织发布了具有历史性里程碑意义的《加速消除宫颈癌全球战略》，根据今年世界卫生大会通过的决议，全世界194个国家共同承诺消除一种癌症。在战略中特别概述了三种措施疫苗接种、筛查和治疗，其中筛查是重中之重。到2030年，要达到全球70%的妇女在35岁和45岁之前接受高效检测方法的筛查。以这个目标来看，我国宫颈癌筛查形势严峻。当前我国宫颈癌适龄筛查妇女超3亿，与之明显对比的是全国病理医生仅1.5万人，细胞病理医生的人数更少。每年细胞病理医生都面临着巨大的筛查工作压力，如何在保证筛查结果精度的，提高筛查效率是我们面临的重要问题。

安必平作为深耕宫颈癌筛查领域的上市公司，对于探索运用人工智能解决上述问题进行着积极的探索。在此次启动会议上，安必平联合行业专家以及的医疗AI专家，清晰地阐明了宫颈液基细胞学人工智能如何能够在我国实现真正落地，响应世卫组织对宫颈癌的“宣战”，为女性健康事业贡献更大的力量。

标准数据库促进病理人工智能规范化

在国家与行业协会的推动下，近些年人工智能在细胞病理上的探索成为了智慧医疗中一个非常热门的结合点，涌现了数十家做细胞学人工智能的企业。其中一些企业在AI开发初期，是从网上下载或者直接购买第三方标注公司提供的细胞学标注数据。相比数据质量与规范性，在激烈的竞争压力下，他们往往更加关注如何建模、如何提升算法特异性敏感性。，人工智能开发过程中所使用数据库的标注质量不仅直接影响算法的准确性的评估，其标准化程度也会极大程度影响算法在换了医院、换了试剂或数字化设备后的落地效果。这就造成了当前病理人工智能领域自说自话、各自为战的局面。

为了更好的解决上述问题，规范人工智能落地医疗领域，国家药监局陆续制定了《深度学习辅助决策软件审评要点》、《医疗器械生产质量管理规范附录独立软件》、《医疗器械软件注册技术审查指导原则》、《医疗器械网络安全注册技术审查指导原则》等技术规范制定评测方案。安必平与医疗AI团队在深入研究以上相关规范和原则后，与国内细胞病理学专家针对建设宫颈液基细胞学标准数据库进行了多次交流探讨，初步梳理了数据库标准建设的规范，包括取材制片等环节的质控与标准化、数字扫描的分辨率格式标准、入库病例的HPV检测与活检结果的要求、标注与审核人员的培训与核查制度等，对于数据库的管理规范、数据隐私安全保护、数据的共享等其他方面也进行了严格的定义。在该数据库建成后，安必平还将联合觅影，举办标准化规范化的人工智能比赛，提供一个让所有细胞学人工智能企业公平客观展示实力的舞台。

强强联手，促进行业发展

安必平公司成立于2005年，2020年8月20日在上海证券交易所科创板上市（股票代码688393）。安必平是国内为数不多的拥有“液基细胞学+HPV分型”联合筛查方案的企业之一，提供的 HPV 检测产品与自身的液基细胞学产品相结合，以“形态诊断+分子诊断”的优势互补保证了在宫颈癌筛查领域的产品领先优势。安必平也积极拥抱新技术，在充分调研病理人工智能行业后，秉着“专业的人做专业的事”的原则，与AI Lab携手开发宫颈液基细胞学人工智能产品。AI Lab是的企业级AI实验室，目前有100多位顶尖研究科学家及300多位应用工程师。借助丰富应用场景、、计算力及一流人才方面的长期积累。AI Lab立足未来，开放合作，致力于不断提升AI的认知、决策与创造力，向「Make AI Everyhere」的愿景迈步。

还在2017年获批承建“医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台”，2018年获批承建“智慧医疗广东省新一代人工智能开放创新平台”，并先后获得了广东省科技厅和国家科技部的项目资助。项目分别为广东省重点领域研发专项“觅影医学影像人工智能开放创新平台”和科技创新2030新一代人工智能重大专项“医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设项目”。基于国家和广东省开放创新平台，开展多中心参与的医疗AI应用的验证项目，宫颈脱落细胞学人工智能是该项目主要内容之一，该研究由AI Lab和广州安必平医药科技股份有限公司独家合作开展，是国家和广东省开放创新平台的落地应用之一。

未来，安必平、AI Lab、觅影在积极推动宫颈液基细胞学数据库建设的，将共同推进病理科数字化、病理、人工智能应用等多个方向的探索。