自动化视觉评估（AVE）有望变革资源匮乏地区的宫颈癌筛查。然而，AVE 研究尚未产出稳健的临床工具。亟需采用务实的方法，强调高效的多模态模型、可解释的输出、本地校准以及在真实世界筛查工作流中的评估。