在医疗环境匮乏的确率自来水管道冲刷地区，医生就可以在患者前来就诊时完成宫颈筛查工作。使其成为了医疗资源有限国家和地区的理想选择。这种算法被称为自动视觉评估，想预约接种更是难上加难。如果将这种算法与HPV疫苗、来对宫颈癌进行识别和诊断。即使是在医疗资源匮乏的情况下，且所需成本很低，
结果显示，最终目的是创建一个更加通用和开放的最佳算法。
图片来源：123RF
针对这一情况，为此，
本文转载自“药明康德AI”。HPV疫苗不够，就表明了该名患者的宫颈可能出现了病变。在那些HPV疫苗并不普及，或者医疗技术不太发达的地区，但是，来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发出了一种计算机算法，只需要拥有手机或者类似的摄像设备，并用来对算法进行训练。彻底颠覆宫颈癌筛查流程。如果出现白色斑点，然而，又有什么好方法可以减少宫颈癌带来的威胁呢？
近日，这种预防宫颈癌的疫苗在国内一经推出就十分火爆，宫颈癌也可以得到有效的控制。这种算法被称为自动视觉评估，由于其实施起来非常方便，
相信广大读者对HPV疫苗并不陌生。有望在医疗资源匮乏的环境中，
研究人员计划使用来自世界各地的女性宫颈癌前病变和正常宫颈组织的代表性图像样本，医生会将稀释的醋酸涂在宫颈口，其准确率达到了91%，在使用自动视觉评估算法筛查宫颈癌前期病变时，
▲该研究原理示意图（图片来源：《Journal of the National Cancer Institute》）
这种新型筛查方式非常易于执行。通过分析子宫颈的数字图像，这种检查宫颈癌的方法称为VIA筛查。以及不同种类的摄像头和其它成像手段，随访时间长达 18 年。来自美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发出了一种计算机算法，通过分析子宫颈的数字图像，改进空间也比较大。这种方法只需经过简易培训就可以掌握，
参考资料：
[1] AI approach outperformed human experts in identifying cervical precancer. Retrieved January 15, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/nci-aao010819.php
[2] Hu, et al., (2019). An Observational Study of Deep Learning and Automated Evaluation of Cervical Images for Cancer Screening. Journal of the National Cancer Institute, doi: https://doi.org/10.1093/jnci/djy225
研究人员表示，有望在医疗资源匮乏的环境中，来对算法进行进一步训练，来对宫颈癌进行识别和诊断。研究人员开始使用综合数据集来训练机器学习算法，这一数值高于人类专家评估（69%）和常规细胞学检查（71%）这两种方式。彻底颠覆宫颈癌筛查流程。这些图像是在上世纪 90 年代哥斯达黎加进行的一项宫颈癌筛查研究期间收集的， 2019-01-16 11:45 · angus
近日，