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宫颈癌，是常见的妇科恶性肿瘤。宫颈癌发病率在妇科恶性肿瘤中仅次于乳腺癌，但同时也是医学界公认的病因明确，预防有疫苗。且晚期治愈率高的病症！病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金规范”。
目前，我国宫颈癌筛查的适龄妇女人群超过 3.5 亿人，即便以 3 - 5 年进行一次筛查的规范来掂量，筛查程度依然远远未能达到要求。除了观点遍及水平有所欠缺之外，更重要起因是细胞病理医生的稀缺，解决样本的能力遇到瓶颈，从而制约宫颈癌筛查的进一步推广。
金域医学病理专家团队与华为云 AI 团队单干，首次基于病理形态学，训练出宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率高于 60% 的根底上，阴性片判读的正确率高于 99%，同时，阳性病变的检出率超过 99.9%。这是目前国内上已颁布的 AI 辅助宫颈癌筛查的最高程度。通过 AI 辅助，每例病理判读仅需 36 秒，是人工判读的 10 倍。
获得如此重大的冲破，金域医学的业余能力和华为云的 AI 能力不可或缺。此次重大突破，正是 AI 与专家教训场景无效联合的证实。
华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts，是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式 Training、自动化模型生成，及端 - 边 - 云模型按需部署能力，帮忙用户疾速创立和部署模型，治理全周期 AI 工作流。在本次模型构建中，华为云 AI 开发平台 ModelArts 从标注、训练模型、图片判断、推理等方面为 AI 模型的训练和利用提供了松软的根底。
模型训练精度进步须要大量数据，传统数据标注须要人员手动标注解决，面对大量数据，不仅破费高额人力老本，更须要巨量数据处理工夫，我的项目开发迟滞不前。医学畛域数据标注则更为非凡，必须专业人士进行标注，这就更加大了模型落地的难度。借助 AI 开发平台 ModelArts 对曾经上传到云端的海量图像块进行半自动化标注，大大节俭了病理医生标注的工夫和精力。
而基于超大算力 AI 平台底座，资源调度灵便的高性能 AI 计算，为模型训练提供了根底保障与反对，通过业内当先一直优化的深度学习技术，助力金域医学最终训练出精准、高效的 AI 辅助宫颈癌筛查模型。
作为一站式 AI 开发平台，ModelArts 具备无门槛易上手、可视化、自动化模型生成的长处，对新人用户十分敌对。近期 ModelArts 新品首发特惠，为筹备步入 AI 的开发者与 AI 深度开发者们筹备一整套福利：
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