目的 探讨人工智能（AI）辅助阅片在宫颈细胞学中的应用情况。方法 收集2022年1月至2022年8月存档的已明确诊断且人工阅片质量满意的5400例薄层液基细胞学检查切片作为对照组，以KFBIO-400大通量扫描仪扫描并通过AI系统进行智能筛查，将AI识别的合格切片4893张作为AI组。按照2014版TBS描述性诊断，将非典型鳞状细胞-意义不明确（ASC-US）及以上作为阳性片，统计AI组细胞学诊断的灵敏度及特异度，并与对照组进行比较分析。结果 AI识别有效切片4893张，包括未见上皮内病变或恶性细胞（NILM）4094例、真菌感染20例、滴虫感染5例、ASC-US 280例、低度鳞状上皮内病变（LSIL）267例、非典型鳞状细胞-不除外高度鳞状上皮内病变（ASC-H）67例、高度鳞状上皮内病变（HSIL）158例、鳞状细胞癌（SCC）2例。系统判定不合格切片507张。AI共识别阴性切片4119张，阳性切片774张。AI在宫颈细胞学辅助筛查中的灵敏度为81%,特异度为77%,假阳性率为23%。AI在识别LISL及以上病变的灵敏度最高达到97%,ASC-US类灵敏度最低。对照组阅片合计用时约256 h（32天）,AI系统包括扫描切片及分析仅用时162 h（6.75天）。结论 AI对于切片质量有较高要求。AI辅助系统能够提高病理医师的工作效率，减轻工作压力，可以广泛应用于第三方医学实验室或细胞量大的医疗机构。