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血细胞AI智能影像诊断系统识别率超过90%。2月17日，记者从陆军军医大学新桥医院获悉，由该院血液病医学中心牵头研发的一项血细胞AI智能影像诊断系统经过五年“学习”，从一名“小学生”成为“大学毕业生”，已获得“国家医疗器械Ⅰ类资质证书”，并已收到多家国内知名医院抛来的“橄榄枝”，即将走上“实习岗位”。

在人体血液和骨髓中有丰富的白细胞、红细胞、血小板、粒细胞、巨核细胞、淋巴细胞等，其中影像学检查诊断细胞形态是否有异常改变，是临床诊断血液和淋巴系统疾病的重要依据，所以往往这项检查又被称为血液系统疾病患者最终的“判决书”。以往血液实验室检验诊断主要以人工显微镜观察为主，由于手工操作和医师经验差异等因素严重制约了其临床应用和发展速度。

新桥医院血液病医学中心主任张曦教授介绍，随着人工智能技术（AI）日新月异发展，为临床血液形态学检查拓展了一条全新的路径。他们多年前已展开AI+医学影像技术的研发，将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上。

目前他们展开的研究主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。

2018年，他们牵头研发的这套系统刚刚面世时，就像一个“小学生”刚刚开始对一个个正常血液细胞的辨识。作为这位“小学生”的指导老师，拥有30多年丰富血液形态学检验临床经验的彭贤贵副主任技师带领的团队，一边用设备采集细胞涂片的影像信息，指导这套系统识别，一边由人工肉眼在显微镜下读片。再同步比对后，对正确的识别进行确认储存，对有误的识别进行纠错校正。

经过5年时间大量数据的学习积累，这位“小学生”已经从新桥医院血液病医学中心积累了2000余例临床病例的学习，它已经可以识别49类异常血细胞类型，平均识别率超过90%，覆盖临床现有大部分常见类型，病理符合率高，基本满足临床识别需求。现在检验技师只需要将做好的骨髓涂片放到入电子显微镜下进行扫描，不到1秒一分钟，它就能在显示屏上标出识别出来的各种细胞的名称，并对发生病变的细胞进行重点标注，为医生出具病理检验报告提供了依据。

张曦教授介绍，这款AI+医学影像技术依托于新桥医院大量临床病例的学习与积累，他们在这一领域的研发已处于世界前沿地位，运用人工智能技术的辅助诊断功能，将是未来外周血细胞形态学检验诊断的主要发展趋势。目前，已有国内多家医疗机构向他们表达了下一步深度合作研发的意愿，为这位“大学生毕业生”提供更广阔的“实习岗位”。

随着这项技术在临床的推广运用，其学习能力进一步得到提升，将为外周血细胞形态学检验诊断带来突破性进展，并可能逐渐替代大部分人工显微镜形态学检查。在不久的将来，它还能结合临床给出具有丰富图文解读、精准的检测结果、明确的检验诊断的外周血细胞学检验诊断报告，借助人工智能技术助力科学、规范、精准的检验诊断服务更好下沉到基层医疗机构，为血液医生诊断疾病提供更可靠依据，造福更多的患者。