每年全球約有26萬婦女死於宮頸癌，而其中印度佔比高達25%，也就是說每年有6.7萬名印度婦女死於這種癌症。目前可以通過早期發現來預防宮頸癌，因此找到更有效的篩查方式能夠降低這種癌症的發生。微軟認為，人工智能技術的引入將有助於更快地分析巴氏塗片樣本。去年，該公司與SRL Diagnostics合作，為Pathology創建了一個AI網絡。SRL Diagnostics每年對100,000多個子宮頸抹片檢查樣本進行細胞分析-其中2％是異常的，需要進一步分析。借助AI技術，細胞病理學家將能夠更加高效地執行其工作。

SRL Diagnostics新計劃和知識管理技術主管Arnab Roy博士表示：“我們正在尋找方法來確保我們的細胞病理學家能夠更快地找到那些2％的異常樣品。”

微軟Azure全球工程部首席應用研究員Manish Gupta表示，AI算法還有助於消除細胞病理學家之間的差異，並可以“在評估的領域達成共識”。Roy博士表示：“即使總體診斷是相同的，不同的細胞病理學家也會以獨特的方式檢查塗片中的不同元素。這是整個過程中的主觀因素，很多時候都與專家的經驗有關” 。

該算法是根據來自多個實驗室的細胞病理學家進行的數千次宮頸塗片註釋創建的。微軟表示發現註解不一致的圖像（即如果三個團隊成員對它們進行了不同的觀察），則將這些圖像發送給高級細胞病理學家進行最終分析。

該技術非常成功，現在已經在實驗室中進行了3-6個月的概念驗證。在此期間，評估超過50萬個匿名數字幻燈片，並在醫院和其他診斷中心進行預覽。現在，細胞病理學家僅需檢查整個基於玻片液體的細胞學圖像上的區域，就可以減少到20個區域，並驗證陽性病例，從而提高效率並加快初始篩選過程。

Roy博士表示：“API有潛力將細胞病理切片的生產率提高約四倍。在AI協助下自動製備載玻片的未來情況下，細胞病理學家可以在兩個小時內完成工作，而以前則需要八個小時”

除了宮頸癌之外，這項AI技術可以幫助早期診斷許多病理，包括口腔癌，胰腺癌和肝癌。無疑將導致醫學領域的巨大進步，最終每年可以挽救數十萬人的生命。