微软(Microsoft)与印度医学检验机构SRL Diagnostics合作打造的人工智能(AI)病理学网络，已应用在子宫颈癌的诊断上。这套人工智能系统，可减少病理学家筛检所需的时间，加快子宫颈癌的诊断流程，有助降低子宫颈癌的死亡率。
印度每年死于子宫颈癌的妇女人数约有6万7千人，数量为全球之最。虽然通过筛检与早期发现可降低子宫颈癌发病的机率，但子宫颈癌的测试需耗费大量时间，且印度当地病理学家人力短缺，这些都是目前印度在子宫颈癌筛检上所面临的问题。
SRL Diagnostics是印度最大的医学检验机构，每年都会收到10万份以上的子宫颈抹片样本，但当中只有2%的样本呈现异常。SRL Diagnostics于是希望能通过人工智能，花更少的时间找到那2%的异常样本。
为此，SRL Diagnostics病理学家开始对全切片影像(WSI)的数字扫描影像进行研究。病理学家会在这些影像上标记他们的观察，并使用这些影像数据对子宫颈癌影像侦测API(Cervical Cancer Image Detection API)进行训练。
如果有3位病理学家针对某些影像出现意见分歧，那么这些影像就会交由资深病理学家进行最终分析。
子宫颈癌影像侦测API在微软Azure上运行。SRL Diagnostics进行内部审核后表示，子宫颈癌影像侦测API能够快速筛检液态薄层抹片影像，发现早期子宫颈癌，并将分析结果通知病理学家。
相较之前，病理学家在子宫颈癌影像侦测API的协助下，需要检视的影像区域减少了，因此他们能有效率的加快筛检作业。
SRL Diagnostics表示，子宫颈癌影像侦测API能够将病理学部门的生产力提升到原本的4倍。未来如果能利用人工智能将切片准备过程加以自动化，病理学家就能在2个小时内做完过去要8个小时才能完成的工作。
SRL Diagnostics与微软希望能在日后将这套系统应用到其他病理学领域以及推广到更多人力不足的偏远地区。
