1月20日，上海科技大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院王乾團(tuán)隊(duì)在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Cell Reports Medicine發(fā)表題為“UniCAS: A foundation model for cervical cytology screening”的研究論文，推出了專(zhuān)為宮頸細(xì)胞學(xué)篩查設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)模型UniCAS，為大規(guī)模自動(dòng)化篩查提供了兼具高精度與高效率的全新解決方案。

宮頸癌篩查是女性健康防護(hù)的第一道防線(xiàn)，其中宮頸液基細(xì)胞學(xué)檢查（TCT）是最為普及的篩查手段。然而，在臨床實(shí)踐中，病理醫(yī)生面臨著極其繁重的閱片壓力，難以實(shí)現(xiàn)高效篩查。盡管人工智能技術(shù)已在病理領(lǐng)域得到應(yīng)用，但現(xiàn)有的基礎(chǔ)模型大多基于組織病理學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，面對(duì)細(xì)胞學(xué)圖像中細(xì)胞分散、形態(tài)多樣等復(fù)雜特征時(shí)適應(yīng)性存在不足。此外，現(xiàn)有的診斷模型通常需要針對(duì)不同的診斷任務(wù)獨(dú)立部署，計(jì)算流程繁瑣，難以滿(mǎn)足臨床對(duì)于高通量篩查的迫切需求。

專(zhuān)為宮頸細(xì)胞學(xué)篩查設(shè)計(jì)的通用基礎(chǔ)模型UniCAS

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，研究構(gòu)建了包含48532張宮頸細(xì)胞學(xué)全切片的大規(guī)模數(shù)據(jù)，覆蓋了從15歲到90歲人群的廣泛病理特征。這些樣本用于自監(jiān)督地訓(xùn)練出 UniCAS 編碼器，使其能夠精準(zhǔn)捕捉宮頸細(xì)胞細(xì)微的形態(tài)學(xué)特征。

在切片診斷層面，研究創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了“多任務(wù)聚合器”，使得 UniCAS 能夠在處理同一張切片時(shí)，并行完成宮頸癌篩查、念珠菌感染檢測(cè)和線(xiàn)索細(xì)胞診斷三項(xiàng)核心臨床任務(wù)，極大減小了計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。除了高效的切片級(jí)診斷，UniCAS也實(shí)現(xiàn)了區(qū)域級(jí)別的分析任務(wù)，能夠精確定位異常細(xì)胞及感染微生物，并進(jìn)行細(xì)粒度的分類(lèi)與分割，為病理醫(yī)生提供直觀(guān)的可視化證據(jù)，輔助醫(yī)生快速?gòu)?fù)核。此外，針對(duì)臨床掃描中常見(jiàn)的圖像模糊問(wèn)題，UniCAS還具備強(qiáng)大的像素級(jí)圖像增強(qiáng)能力，能夠智能修復(fù)失焦區(qū)域，確保了診斷信息的完整性。

這一成果不僅證明了領(lǐng)域?qū)Ｓ没A(chǔ)模型在細(xì)胞學(xué)篩查中的巨大潛力，也為推動(dòng)宮頸癌篩查的智能化與普及化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

上?？萍即髮W(xué)王乾課題組博士研究生姜灝天、碩士畢業(yè)生蔡江東（現(xiàn)任職騰訊）為共同第一作者，上?？萍即髮W(xué)王乾教授、上海交通大學(xué)張立箎副教授為共同通訊作者，上?？萍即髮W(xué)為第一完成單位，上海臨床研究中心為合作單位。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2025.102570