Page 89 - 医学检验技术发展与创新

第三章 血液病检验与诊断

能力，被复制到服务器里，基层医生相当于与顶级医院的专家相配合展开对疾病
的分析并进行诊断，需要较长的培养周期才能练就一名经验丰富、水平达标、有
基层医疗经验又擅长人工智能的交叉人才。
（六）AI 血液诊断的展望

2022 世界人工智能大会 SAIL 奖 TOP30 榜单上海儿童医学中心研发的“儿
童白血病细胞学人工智能创新识别方法研发”项目入围，这是一套针对骨髓涂片
以及血液涂片的小儿白血病人工智能辅助诊断系统。2022 年 3 月《慢性髓系白
血病（CML）病理辅助诊断数据集要求》正式公布，这是国内血液病理第一个人

工智能诊断数据集的团体标准。该标准的制定为筛选并构建有效的标准化数据集
提供了方向，为人工智能在血液病领域的研发及应用带来新的突破，是人工智能
技术与医疗健康领域的深度融合，有望进一步推动血液病数据集行业标准的快速
发展，以及血液病智能诊断产品的研究及临床转化。虽然国内 AI 血液辅助诊断

起步较晚，从 AI 系统和相关产品的创立到标准的建立已经有长足的进步。我国
急需提高血液诊断的准确性和效率，由于血液病分型复杂、诊断困难，基层医疗
机构的血液诊断几乎是一片空白。医工交叉是人工智能适配医疗的发展必经之路。
让临床医生参与 AI 系统的研发，有助于更好的复制和推广医生的经验，生产出

更多的 AI 产品，贴近临床需求，能够更好地为病人的需求服务。
综上所述，人工智能白血病诊断的发展已进入快速发展阶段，虽然还有多
方面困难需要克服，但可喜的是已经看到很多专家和企业正在努力解决问题和并
已不断迭代更好的算法和软件。AI 应用于临床使预测白血病的正确率更高，造

福更多的可能患病的高危人群，降低患病率，最终实现对疾病的个性化精准治疗，
提高疾病诊治与预防效益。

五、二代测序技术联合 CT 在恶性血液病肺部感染中的诊断

近年来，恶性血液病（hematologic malignancies，HM）的发病率逐年上升，

致死率居高不下。随着激素、广谱抗菌药、细胞毒性药物等使用，造血干细胞移
植患者的增多，HM 患者化疗后出现粒细胞缺乏及免疫功能紊乱，这些因素使感
染发生率明显上升，能明确感染部位者约占 50%，其中肺部最为常见。目前，

临床常用的病原菌检验技术包括镜检、培养、血清学检查等；在确认病原菌方面
有一定优势，但也存在漏诊率高、假阴性率高、时效性差的局限性，明确诊断病

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