تم استخدام علم خلايا عنق الرحم على نطاق واسع لفحص سرطان عنق الرحم ولكن التنفيذ العالمي يطرح العديد من التحديات والحساسية دون المستوى الأمثل للاختبار تتطلب إجراء فحص متكرر. أوصت منظمة الصحة العالمية بإجراء اختبارات قائمة على الكشف عن فيروس الورم الحليمي البشري للفحص الأولي بسبب الحساسية العالية والطبيعة الموضوعية للاختبار. في حين أن فرز الخلايا للنساء المصابات بفيروس الورم الحليمي البشري للتنظير المهبلي قبل التأكد من علم خلايا عنق الرحم غير الطبيعي هو بمثابة نهج أساسي فعال في البلدان ذات الدخل المرتفع، فإن نشر هذه الاستراتيجية يتطلب بنية تحتية جيدة التنظيم وخبرة المهنيين، بما في ذلك علماء الأمراض، وأخصائيي علم الأمراض الخلوي، وعلماء المختبرات. ، وأخصائيي التنظير المهبلي ذوي الخبرة.

توصي منظمة الصحة العالمية أيضًا بالفحص البصري باستخدام حمض الأسيتيك (VIA) لفرز النساء المصابات بفيروس الورم الحليمي البشري لأن VIA هو نهج فعال من حيث التكلفة ومناسب للظروف المحدودة الموارد. ومع ذلك، يتمتع VIA بشخصية تشخيصية قوية وقد يفتقر إلى الدقة، مما قد يؤدي إلى عدم اكتشاف آفات ما قبل السرطان لفترة طويلة من الزمن. التنظير المهبلي، كأداة تشخيصية، له أيضًا قيود الاختبار الشخصي الذي يتطلب مستوى عالٍ من الكفاءة.

توفر التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) آفاقًا كبيرة للكشف الآلي والموضوعي وغير المتحيز عن سرطان عنق الرحم والحالات السابقة للتسرطن. تم اقتراح فكرة أجهزة الكمبيوتر التي تحاكي السلوك البشري والإدراك والتفكير الفعلي من قبل آلان تورينج في وقت مبكر من عام 1950. وقد صاغ جون مكارثي مصطلح "الذكاء الاصطناعي" رسميًا في مؤتمر أكاديمي في عام 1956.

بدأ الذكاء الاصطناعي بالاتجاهات الرئيسية التالية: الإدراك الحسي؛ الشبكات البايزية؛ التعرف على الأنماط؛ التفاعل بين الإنسان والحاسوب؛ تمثيل المعرفة؛ ورؤية الكمبيوتر. ومع دخول الذكاء الاصطناعي العصر "الذهبي"، كان هناك ارتفاع في الاهتمام وتطور أداء الذكاء الاصطناعي تدريجياً إلى خوارزميات معقدة تشبه منطق البشر. مع تطور التعلم الآلي باعتباره تقنية أساسية للذكاء الاصطناعي، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعلم من تحليل البيانات، واستخلاص المعايير من البيانات، واستخدام هذه المعايير للتنبؤ بالأشياء غير المعروفة وتصنيفها. تتمتع أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على العثور على الميزات والتعلم وتمييز النصوص والصور والإشارات والبيانات الأخرى الجديدة تلقائيًا

ومن تطور الشبكات العصبية الاصطناعية، ظهر مفهوم التعلم العميق ويستخدم الآن على نطاق واسع في مجالات التشخيص الطبي، والتعرف على الصور الطبية، ومعالجة اللغات الطبيعية، وتطبيقات الإدارة الصحية. في السنوات الأخيرة، أظهر الذكاء الاصطناعي مزايا كبيرة في العديد من جوانب الكشف عن سرطان عنق الرحم، بما في ذلك تجزئة وتصنيف الخلايا، والتنظير المهبلي، والكشف المبكر عن ورم خبيث في العقدة الليمفاوية (LNM) من سرطان عنق الرحم عن طريق التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)

تركز نسبة كبيرة من الأبحاث الحالية على تطوير خوارزميات التعلم العميق للمعالجة التلقائية والتعرف واستخراج الميزات وتصنيف صور عنق الرحم، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تحليل الصور وتحديد الأنماط وتفسير خصائص السرطان. لاحظت منظمة الصحة العالمية أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز اختبارات الفحص والتقنيات التي تتضمن التقييم البصري للصور الرقمية.

تعد دقة الذكاء الاصطناعي في فحص المهام، خاصة فيما يتعلق بالتشخيص الخاطئ والحالات التي تم تشخيصها بشكل خاطئ، مسألة حاسمة في التحسينات المستقبلية. كما أن استعداد الأطباء وثقتهم في تبني الذكاء الاصطناعي يعكس العقبات التي يجب أن تتغلب عليها هذه التكنولوجيا الجديدة حتى يتم تطبيقها بالكامل على حلول فحص سرطان عنق الرحم