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另外網站免費癌症篩檢- 蕭志文醫院也說明：並且另外提供抹片加值檢查，雙重進階檢查更準確，降低偽陰性，提升常規抹片檢查的準確度。 包括:自費HPV人類乳突病毒篩檢及薄層抹片檢查。 如有癌症篩檢的需求及相關 ...
國立臺北科技大學 資訊工程系 陳彥霖所指導 許雅筌的 基於深度學習實現瘧疾細胞偵測、致病原與感染階段分類方法與分析 （2021），提出抹片 準確度關鍵因素是什麼，來自於瘧疾、細胞偵測、生命週期分類、醫學影像。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 喻石生所指導 蕭輔廣的 肺部抹片影像為基礎之癌化群聚細胞診斷檢測 （2019），提出因為有 肺部抹片、肺癌、肺部群聚細胞、細胞核偵測、影像切割、影像識別、深度神經網路的重點而找出了 抹片 準確度的解答。
最後網站1 『6分鐘護一生，彩色妳的人生』 - 彰化基督教醫院圖書館則補充：本院為提昇子宮頸癌檢查的精確度，不惜成本自104年5月起由傳統抹片全面更換成薄層抹片，以降低子宮頸抹片判讀不良比率。定期的抹片，接受自費HPV DNA檢驗再加上HPV疫苗的施 ...
婦產科常見病症和保健百科
為了解決抹片 準確度 的問題，作者馬偕醫院婦產科醫師 這樣論述：
下腹痛、不孕、尿失禁、難以啟齒的搔癢， 有問題卻不敢掛婦產科門診，怎麼知道妳的身體發生了什麼事？ 這本不可不讀的婦女醫療寶典，讓妳了解如何向婦科醫生求助，對症下藥！ 身為女人，妳想知道、應該知道的婦科醫療知識，都在這本書裡！ 不論是月經、懷孕、生產等等，女人一生中需要面對的問題不少，卻不見得都會向醫生求助，反而常常藉由聆聽女性朋友的經驗或是親人間的交流獲得資訊，萬一資訊不盡正確，如何能作適當的處理，把握治療的契機？這一本專業的書籍，能立即解答妳的疑惑。 臺灣頂尖婦產科醫學專家聯合執筆，權威與專業兼具，資訊最完整 由馬偕專業婦產科醫師團隊，根據完整的臨床醫療經
驗，將最重要、最實用的觀念提供給每位女性讀者。內容完整，包羅萬象，不但有完整且正確的醫學知識與健康資訊，且詳列適合臺灣婦女醫療的誠懇建議。 清楚解說婦女最想知道的醫療問題，全方位提供各項就醫知識 本書詳細解說常見的婦科疾病、孕期照護、婦女經痛、搔癢、避孕、墮胎等困擾、不孕症、卵巢癌、子宮頸癌等正確知識。有助於讓妳了解各項相關問題並做好心理建設，讓妳面對治療不再茫然。 本書特色 【由專業主治醫師撰寫，深入淺出，矯正坊間錯誤的說法】 本書由馬偕婦產部醫師群，依據各自的專長與豐富的臨床經驗，以深入淺出的方式，針對各種疾病治療，提供正確的知識，讓婦女有症狀困擾時可以先行查閱，
在就診時可進一步與醫師討論，了解自己的病情，並在最短的時間內做到預防疾病和治療，是一本能令人充分信賴的醫學常識性書籍， 【收錄最新婦女醫學新技術】 包含： ◎抽母血的非侵入性胎兒染色體檢查：可以避免抽羊水導致的流產風險，準確度高達99% ◎達文西機器手臂微創手術 ◎婦癌標靶治療 ◎冷凍卵子技術的進展：高齡婦女的福音，延長婦女懷孕生子的年齡 ◎年輕不孕症婦女選擇單一胚胎植入仍有高懷孕率並且避免多胞胎早產的風險 ◎子宮內胎兒的治療手術 【搭配新穎且專業的手術、儀器圖片】 針對婦女常見的病症，如子宮內膜異位症、巧克力囊腫、多囊性卵巢、子宮肌瘤、子宮頸癌
等，繪製精美圖片解說；另有最新的醫療技術儀器圖照說明，如都卜勒血流超音波、胎兒監測器、紡錘體觀測儀、非侵入性產前染色體檢測等，讓你一窺最新醫療技術。
基於深度學習實現瘧疾細胞偵測、致病原與感染階段分類方法與分析
為了解決抹片 準確度 的問題，作者許雅筌 這樣論述：
瘧疾是一種經由蚊子傳播，其致病原為瘧原蟲的傳染病，雖然台灣已經被列為瘧疾根除區，每年仍有境外移入病例，依據WHO官方資料，全球在2020年仍有2億4千1百萬人感染瘧疾，且估計約62萬7千人死亡，以非洲區域最為嚴重，瘧疾的標準診斷是由醫事人員目視病患的血液抹片辨識瘧原蟲品種及其感染階段，在缺乏醫療資源的區域，難以在短時間內診斷，因此藉由基於深度學習的影像辨識方法，能夠降低醫療成本，把握黃金治療時間。公開瘧疾資料集取得有限，其中細胞自然分布具類別不平衡特性，同時血液抹片普遍有低對比度、染色差異及明暗不一致的差異性問題，導致辨識效果不穩定，為了解決上述問題，本論文針對瘧疾細胞特徵及致病原偵測與分類
方法分析，並提出資料增強方法及改良的網路架構，訓練具有辨識多種致病原能力的模型，突破相關文獻僅針對單一瘧原蟲感染階段辨識功能，並應用於本文的兩階段辨識系統架構，分別進行細胞偵測與分類，進而提升系統準確度。
肺部抹片影像為基礎之癌化群聚細胞診斷檢測
為了解決抹片 準確度 的問題，作者蕭輔廣 這樣論述：
癌症排名為全球第二大死因，其中占比最大的種類是肺癌，導致169萬例死亡。在台灣的民國108年度十大癌症之中，肺癌排名第一，但若是在早期就發現，其實治癒率非常高，針對肺癌的檢查工具中，低劑量電腦斷層掃描(LDCT)是目前靈敏度最高的方法，目的為發現肺部結節，為了進一步確認是否為肺癌，必須將結節取出做病理切片分析。本研究藉由將影像進行前處理及深度神經網路建立一套肺部群聚細胞的輔助診斷系統。希望透過影像分析與人工智慧開發，可以降低醫療人員負擔並輔助醫生進行病理判斷。本實驗主要是針對肺腺癌之肺部抹片影像進行影像預處理，將細胞影像切割為單細胞及群聚細胞，並去除影像中之雜質、細菌等雜訊後，針對切割出之群
聚細胞區域，利用常見癌細胞之特徵，透過深度神經網路對特徵值進行辨識，判斷該細胞是否為異常之群聚細胞。透過本研究在肺部群聚細胞影像特徵辨識的實驗結果中，共有116張肺部抹片影像，40張為正常影像，76張為異常影像，將取得之特徵值進行深度學習訓練，經過五次交叉驗證，測試最高之準確度(accuracy)為91.7%，平均為89.6%，可確實評估判斷是否為異常。未來可再增加肺部抹片影像數量與其他病理的特徵，可提升後續辨識的準確度，協助醫護人員在肺部抹片影像上的判斷參考。