传统阴道分泌物检测方法
在传统医疗行业，尤其是检验医学方面，工作强度大，结果重复性低，仪器智能化水平不足一直是长期以来检验科老师的痛点所在，但人工智能技术的出现可以说是在检验科掀起了革命，彻底突破了传统方法的弊端。
在阴道分泌物检测中，这种突破尤为显著。
在妇科科室，阴道（vaginitis）即阴道炎症非常常见。
虽然女性阴道具有一定的自洁功能，但如果遭到病原体大量入侵，就会破坏阴道内的微生态平衡，阴道炎就发生了。
根据临床的统计数据，约75%的妇女在一生中会患一次阴道炎，每年患上阴道炎的女性高达500-1000万，其中以滴虫性阴道炎、真菌性阴道炎和细菌性阴道炎最为常见，三者占据了阴道炎患者的80%-90%。
目前临床上检测阴道炎最简单、最有效的方法就是阴道分泌物检测。
在人工智能技术还未进入检验领域之前，早期阴道分泌物检测的常用方法是人工显微镜镜检法和Amsel法。
人工显微镜检法是由操作老师对阴道分泌物进行洗脱，涂片，染色等，结果由操作老师在显微镜下对有形成分进行识别后判读，该方法对滴虫和真菌性阴道炎具有很好的诊断准确率，但存在人工方法操作繁琐，结果主观性大，对细菌性阴道炎诊断误诊率高等弊病。
Amsel法由Amsel由1955年提出并于1983年改进，他提出了诊断细菌性阴道炎（BV）的四项诊断标准：（1）阴道壁上附有稀薄而均匀一致的灰白色分泌物；（2）阴道分泌物pH值＞4.5；（3）嗅实验(胺试验)阳性；（4）分泌物镜检查见线索细胞。
该方法认为是BV诊断的“金标准”，但存在诸多局限性，如嗅实验主观性强，线索细胞误检率高，对操作老师的要求非常高。
近些年来发展起来的干化学酶法填补了一部分镜检法的弊端，但干化学法还需手动滴加试剂、预温计时、比色观察等，给不堪重负的操作老师又增加了工作内容，出报告的时间也会因此延长。
由此可见，在阴道分泌物的传统检测方法中，始终没有脱离操作老师的手工操作，同时操作老师的个人水平对结果的准确性也有很大的影响，在面对日益增多的样本时，检测准确率势必会下降，那么人工智能技术会为阴道分泌物检测带来什么样的变革呢？
人工智能与阴道分泌物检测结合
人工智能与阴道分泌物检测结合
深度学习技术是人工智能技术近些年的一个新突破，这个词大家可能还比较陌生，其实在2016年围棋人机世纪大战中，战胜世界围棋冠军李世石的AlphaGo正是采用了深度学习技术。
此后升级版的AlphaGo ZERO经过40天的自我学习就已经战胜了前面所有版本的AI，站在了围棋水平的巅峰。
由此可见，深度学习技术通过对大量数据的自我学习，可以自我总结规律，达到惊人的识别准确率。
在阴道分泌物检测中，阴道分泌物中常见的有形成分如上皮细胞、线索细胞、白细胞、滴虫、霉菌和杆菌等，仪器通过大量的图库学习，可以自我总结规律精准分类，对有形成分的识别准确率可以达到90%以上。
在上个月举办的首届医学检验形态人机对战大赛上，阴道分泌物检测人工智能仪器在众多检验科专家老师的挑战下荣获第一。
由此可见，人工智能技术大幅提升了阴道分泌物检测中有形成分的识别准确率。
此外，人工智能仪器可以一键化全流程完成有形成分镜检+干化学检测的全部操作，操作老师只需要将洗脱好的样本放置在标本位上，人工智能仪器即可全流程完成所有检验操作，检验完成后，仪器还可以在线复核，图文报告，彻底突破了人工镜检情况下操作流程复杂，重复性低，无法复检的困境，大幅减轻了操作老师的工作负担，在检验科可以说是革命性的突破。
未来展望
人工智能与阴道未来展望
面对人工智能大潮，医学领域正在面临大的变局，智能化设备正在逐步替换传统手工方法，对于患者来说，智能化设备加快了出报告的速度和结果的准确性；对于操作老师来说，智能化设备解放了双手，提高了工作速率，可以说是双赢。
在不久的将来，随着人工智能技术的不断进展，智能化医疗也许并不是一个遥远的将来，让我们一起向医疗领域的智能化时代迈进吧！
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