目的 对比分析人工智能（AI）与人工判读对基层医院宫颈癌细胞病理诊断的准确性。方法 本研究为诊断性试验。收集2024年3月至2025年3月杭州市富阳区妇幼保健院的液基薄层细胞学（TCT）标本2€E?53例，同时进行人工判读与AI阅片，比较两种判读方式的细胞学阳性率、病理阳性检出率、细胞学与病理诊断符合率及诊断效能。结果 AI与人工判读的细胞学阳性检出率分别为 23.04%（496/2€E?53）和 22.02%（474/2€E?53），差异无统计学意义（P＞0.05）。以≥高级别鳞状上皮内病变（HSIL）为标准，AI阅片的病理阳性检出率与人工判读差异无统计学意义（13.64% vs 10.10%）（P＞0.05）；以≥低级别鳞状上皮内病变（LSIL）为标准，AI阅片的病理阳性检出率高于人工判读（40.40% vs 23.23%）（P＜0.05），其中AI对意义不明的非典型鳞状细胞（ASC-US）病例的≥LSIL阳性符合率高于人工判读（19.35% vs 8.60%）（P＜0.05）。以病理检查为“金标准”，198例接受阴道镜下活检患者中，≥HSIL阳性20例，阴性178例；≥LSIL阳性46例，阴性152例。AI、人工判读诊断高级别（≥HSIL）、低级别及以上（≥LSIL）的Kappa值分别为0.817、0.304，0.661、0.264。结论AI在宫颈癌细胞病理诊断中与人工判读的细胞学阳性检出率相当，但在病理阳性病变识别及ASC-US病变检出效能中更具优势，可作为基层医院宫颈癌筛查的有效辅助工具。
