梁小曼称，病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金标准”。就病理判读本身而言，病理专业人员在传统显微镜下阅片，需要以人的视觉诠释、知识积累、技能等作为基础，培训周期往往长达10年左右。因此，中国内地病理医生的人才资源长期处于稀缺状态。

　　中山大学肿瘤医院原病理科主任医师梁小曼介绍，通常情况下，细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片，平均每例要花费6分钟，而AI识别仅需36秒。通过AI辅助宫颈癌筛查模型判读速度是人工判读的10倍，提高诊断效率。

　　为确保结果无误，算法还一并选取一系列可疑的局部视野，交由病理医生最终复阅。

　　中新社广州6月11日电 (蔡敏婕 张金菊)人工智能(AI)在辅助病理诊断应用开发方面取得进展。中国内地第三方医学检验机构金域医学11日与华为技术有限公司在广州宣布，双方首次基于病理形态学，以病理专家的诊断标准训练出AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率(排除阴性比例)高于60%的基础上，阴性片判读的正确率高于99%。同时，阳性病变的检出率也超过99.9%。

　　此次金域医疗与华为云的合作主要集中在AI辅助宫颈癌筛查模型的开发。该项目带头人、金域医学病理中心主任罗丕福介绍，本次开发基于金域历年4350万例宫颈细胞学筛查样本，从中挑选出的近20万个图像块，进行精准标注和AI辅助筛查模型训练。

　　梁小曼表示，要应对病理人才匮乏难题，减轻病理医生的工作压力，人工智能辅助病理诊断被认为是其中一个可行方案。