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宫颈细胞学深度学习筛查综述发布，明确临床路径与挑战
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AI 综述
2026年11月，arXiv发布了关于深度学习在宫颈细胞学筛查中的研究进展综述。该综述确立了全切片图像置信度聚合与细胞级 Bethesda 分类两条临床实施路径。研究对比了 16 个公开细胞学数据集与 CAISHI 组织病理学数据集，指出目前单细胞准确率已达基准饱和，且存在指标不可比与数据泄露风险。同时，作者整合提出了数据基准、可信 AI 与卫生经济学等五大挑战，并强调未来的临床转化需依靠多中心验证和实用性临床试验。
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最新进展11月1日 17:26
arXiv发表综述，梳理深度学习宫颈细胞学筛查路径，指出准确率已达基准饱和并提出五大临床转化挑战。报道时间线
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11月1日
- arXiv · AI×医药交叉论文深度学习宫颈细胞学筛查综述：方法、算法、挑战与前景
该综述系统归纳了深度学习在宫颈细胞学筛查中的研究进展，确立了全切片图像置信度聚合与细胞级 Bethesda 分类两条临床实施路径。研究对比了 16 个公开细胞学数据集与 CAISHI 组织病理学数据集，指出单细胞准确率已达基准饱和且存在指标不可比与数据泄露风险。作者整合出数据基准、可信 AI 与卫生经济学等五大挑战，强调未来临床转化需依靠多中心验证和实用性临床试验。
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