Expert consensus on label criterion and quality control of artificial intelligence-assisted liquid-based cervical cytology diagnosis dataset (2022 version)

Abstract

随着数字化病理切片扫描和人工智能技术的迅速发展，宫颈癌智能辅助筛查有望减轻病理医师的工作量，提升宫颈癌筛查效率。用于宫颈癌智能辅助筛查算法研发的液基制片数据集不可或缺，因此标准化数据集建设迫在眉睫。为解决当前宫颈癌人工智能辅助筛查产品缺乏标准化标注数据集且难以开展规范化质量可控的算法训练和评估问题，中华医学会病理学分会细胞病理学组联合北京大学工学院有关专家经反复讨论，对数据集数据质量、数据采集、数据处理、数据标注等形成共识。.