计算机辅助细胞检测技术(computer assistant cell- test , CCT)也称细胞电脑扫描包括PAPNET和AUTOPAP系统。PAPNET是一种半自动的交互式神经网络辅助诊断系统，采用人工智能神经网络互动式技术，自动读片，进行初筛后，再将128幅可疑病变细胞的视野呈现出来供细胞学专家进行zui后的诊断。对细胞涂片的重复阅读是降低假阴性率的有效办法，但这样会增加医疗费用，若缺乏有经验的医生，往往无法顺利进行。CCT可以降低劳动强度和工作量，消除由于人工检测的心理适应性以及疲劳等弊端引起的误诊和漏诊，大大降低了假阴性率。有报道其诊断的敏感性可达90%~99%。国内有报道其敏感性65.4%，特异性98.8%，假阴性率34.6%，假阳性率1.25%。AUTO-PAP与PAPNET的原理不相同，它是建立了一个质控系统，对细胞学参数进行综合评价，对未确定意义的非典型鳞状细胞(ASCUS)和低度鳞状上皮内病变(LSIL)的诊断要优于常规法。同时它还降低了假阳性率，提高了诊断的准确性。

    液基制片技术和CCT显著提高了细胞学筛查的灵敏度，同时也增加了筛查费用，但普遍认为利用这些新技术可以适当延长筛查间隔，这样会更经济。以往CCT主要用于传统巴氏涂片的检测，期待着这项技术与液基制片技术的结合——计算机辅助液基细胞检测技术，能进一步提高灵敏度，降低成本，成为更经济有效的筛查方法。