自動視覚評価（AVE）は、低資源環境における子宮頸がんスクリーニングに革新をもたらす可能性があります。しかし、AVEの研究はまだ堅牢な臨床ツールを生み出していません。効率的でマルチモーダルなモデル、説明可能な出力、ローカルキャリブレーション、そして実際のスクリーニングワークフローでの評価を重視する、安価なアプローチが必要です。