在中国,人工智能辅助的基于液体的细胞学测试用于宫癌查的成本效益

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 公共卫生 公共卫生
• 医疗技术 医疗技术 医学技术

背景情况:

• 2021年世界卫生组织 (WHO) 准则提倡使用人类乳头瘤病毒 (HPV) DNA或mRNA测试进行宫癌查.
• 人工智能 (AI) 辅助的基于液体的细胞学 (LBC) 为提高宫癌查计划的可扩展性提供了一个有希望的途径.

研究的目的:

• 评估人工智能辅助的LBC的成本效益,用于中国的初级宫癌查.
• 将人工智能辅助的LBC与手动的LBC和HPV-DNA测试策略进行比较.

主要方法:

• 一个马尔科夫模型模拟了30岁的10万名女性一生的宫癌进展情况.
• 评估了18种查策略,结合了AI-LBC,手动LBC和HPV-DNA测试的各种频率.
• 从医疗保健提供者的角度计算增量成本效益比率 (ICER),使用支付意愿门为30,828.8美元.

主要成果:

• 与没有查相比,所有18种查策略都表现出了成本效益 (ICERs $622$24,482/QALY获得).
• 如果HPV检测成本为10.80美元或更高,每5年人工智能辅助的LBC查成为最具成本效益的策略 (ICER $8790/QALY获得) .
• 敏感性分析表明,如果AI-LBC变得比手动LBC更昂贵,每3年人工智能辅助的LBC可能是最佳的,如果它的敏感性/特异性降低10%,或者每5年进行HPV-DNA测试,如果AI-LBC变得比手动LBC贵.

结论:

• 人工智能辅助的每5年一次的LBC查是潜在的更具成本效益的替代手动读取的LBC.
• 人工智能辅助的LBC提供了与HPVDNA查相似的成本效益,HPV测试的定价是一个关键因素.
• 这些发现支持将人工智能辅助的LBC整合到中国的初级宫癌查策略中.