2+の診断への6ヵ月時点の影響が評価された。2,165)のいずれかを受ける3グループの1つにランダムに割り付けられた。2+の有病率の差は、12ヵ月経過時に評価された女性のサブセットでも持続していた。DNAグループで2例、VIAグループで3例、および遅延評価グループで8例)。VIAは資源が限られた状況で実践的である一方で、正確度および再現性は低い。機械のディープラーニングの進歩はこうした測定基準を改善する助けとなりうる。教師ありディープラーニングに基づいた子宮頸部前がん病変およびがんの予測アプローチが、子宮頸部の写真画像を用いて子宮頸がんスクリーニングを受けた女性9,406人のレトロスペクティブなデータセットで研究された。ディープラーニングに基づいたアルゴリズムの学習と確認には、固定焦点カメラ(頸管造影)で撮影され、デジタル化して保管されていた子宮頸部画像が用いられた。自動アルゴリズムでは、頸管造影を読影した元の医師の読影者と比較して、前がん病変およびがんの予測においてより優れた正確度が達成された;自動アルゴリズムはまた、従来のパパニコロウ細胞診検査と比べて遜色がなかった。この自動化された視覚評価法は、デジタル化された頸管写真(現在は使用されていない)から現代的なデジタルカメラに移行する必要がある。;そのうち約390万人(6%)がさらなる評価のために紹介される。2008年には約11,000例の浸潤性子宮頸がんが診断される。したがって、パパニコロウ(Pap)検査によるスクリーニングは、良性病態に対する多数の膣拡大鏡検査につながる。(LSIL)などの多くの細胞学的異常のスクリーニングでの発見にあり、これらの異常の大多数は決して子宮頸がんに進行しないであろう。