主页（http://www.cnwulian.net）：“检验医学”遇上“人工智能”，将会碰撞出什么火花？
我国检验医学发展已经有近百年的历史，我们经历过手工检验的最初时代，也经历甚至见证了从半自动化分析到全自动化分析的飞速发展阶段，参与或实践了全实验室自动化和实验室信息化的新时代，下一个检验医学发展的热点和飞跃或许在人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的应用，我们是否会赶上这一进程，投入到这一进程中呢？
国际临床化学委员会（IFCC）主席Maurizio Ferrari先生在一篇《How to imagine the future of laboratory medicine》的报告中指出，未来检验医学发展会依赖电子计算机和信息技术，从电子高速路的创建和创新，到人工智能检验结果的判读，特别是自动细胞识别等新技术的应用，可在未来的检验医学发展和构建中发挥重要作用。中华医学会检验分会主任委员潘柏申教授也在第13届全国检验医学学术会议上指出，检验医学的未来发展契机包括标准化、自动化和智能化，大数据与互联网的密切结合。智能化及以人工智能作为平台，建立临床化学与免疫学、血液学及体液学检验领域的自动判断和审核，还可在细胞形态学的自动化识别，实验室物流系统，远程控制与增强现实，自动采血机器人研发与应用等方面，将有更深入的研究与发展，具有广阔的发展空间。
1、体液细胞智能化检验设备
形态学识别与智能化检验设备最为广泛应用的领域，它涵盖了血液和体液的诸多样本的形态学检验内容。
在尿液有形成分分析中的应用：数字图像（digital imaging）分析原理研发的尿液有形成分分析仪，通过数字图像成像技术提取颗粒的多种形态特征参数，建立识别模型和算法。在检测未知颗粒时，首先提取颗粒特征参数，通过神经网络与数据库已知数据进行计算和比对，判断结果，识别、显示和报告结果。此类仪器也是应用较为广泛的一种尿液形态学分析设备，国内已制定了YY/T 0996-2015《尿液有形成分分析仪（数字成像自动识别）》国家医药卫生行业标准,为规范设备研发、产品质量和性能评价提供了参考方法。而许多尿液有形成分分析仪已经与尿干化学分析仪进行连接，形成尿液分析的流水线系统。
计算机辅助精液分析系统的应用：可跟踪单个精子细胞的活动，分析精子大小和形态，可对精液中的精子密度进行定量测定，还可以对精子活力、活力分级、活动率等参数进行分析，系统检查项目至少满足WHO有关人类精子检测的基本要求，而独特的精子运动参数也是该类设备的分析亮点。
在粪便自动化分析中的应用： 通过对标本进行取样、制片和拍摄数字图像，最终采用图像法对粪便中的细胞、结晶、虫卵等成分进行数字化识别判断，还能对粪便的一般性状及常用的化学检查项目如潜血、转铁蛋白、钙卫蛋白进行测定，如果添加轮状病毒、腺病毒和诺如病毒抗体进行测定，则可用于腹泻疾病的筛查。粪便显微镜形态学检验已经初步开启了自动化时代和人工智能应用时代，走在世界相同检验领域的前列。
在阴道分泌物和宫颈细胞学检验中的应用：仪器将标本处理后注入特定的分析检测板内，通过数字图像系统对标本中出现的有形成分进行数字拍摄和智能识别，从而达到对细胞、霉菌、滴虫等常见成分进行筛查检测。在宫颈细胞学涂片检验的人工智能辅助筛查方面也有一定进展，例如可分析细胞涂片中是否存在病变细胞，可以筛除阴性细胞涂片样本，再将疑似阳性的涂片提交医生再次审核判断，可帮助医生节省大约90%以上的阅片时间，提高诊断效率。
2、血细胞分析的智能化
目前我们所熟识的某品牌数字血细胞分析设备已经在血涂片和体液涂片细胞识别方面已经取得了一定的成功，国内也有类似的产品在研发和应用。设备的分析程序为在已染色的血涂片上，先用10倍物镜头扫描血片的单细胞层并定位白细胞，再转换为50倍特殊油镜头扫描确定单层红细胞层，进行红细胞形态分析和血小板数量评估，继续转换为100倍油镜头后扫描分析定位的白细胞，对白细胞进行分类及异常有核细胞识别与初筛。设备可对红细胞形态进行分类处理，将红细胞划分为血红蛋白含量（颜色）异常、内含物异常、大小不同异常和形态不同异常等数十种形态；白细胞可给出正常白细胞分类，还可进行外周血的异常细胞初筛、原始幼稚细胞初筛、血小板聚集、有核红细胞识别等。仪器还可以完成对脑脊液，浆膜腔积液、肺泡灌洗液等样本的分析，目前已经可以连接到血细胞分析仪的流水线系统中，使血常规计数结果与形态学检测或复检成为一体，甚至可以实施通过网络进行形态学图像远程会诊。
另一款新型血细胞分析系统是以数字化、形态学和人工智能原理进行细胞分析的检测系统，它需要30 μL全血通过喷涂制备血涂片，后进行染色，再行拍摄及数字化细胞，最后进行数字化细胞分类、计数、计算与鉴别等步骤，即可完成血常规中CBC+Diff+Ret的所有检测数据。这种仪器不再采用传统的物理、化学、荧光等染色技术、也不需要鞘流技术，甚至不需要复杂的液体试剂。他它既可给出细胞数量，也能给出细胞的形态学报告和分析结果，其血涂片标本可以保留更长的时间以便回顾性分析和研究，具有独特的优势。
3、人工智能在微生物检验领域的应用
目前已经有了用于分枝杆菌检验的显微扫描拍摄系统，该系统采用人工智能的检测算法来扫描荧光涂片的高分辨率数字影像，自动对其中的怀疑荧光体进行评分，从而根据国际防痨与肺疾病联合会标准，判断每个视野和涂片的阳阴性，和总体抗酸杆菌密度状态等，智能化的筛检出分枝杆菌，最结果应由有经验的检验者审核确认。仪器可对大量阴性标本和视野筛检过滤，加快了检测速度，降低了劳动强度。
据了解，全球首个微生物质谱云中心已在中国建立。该项目经过3万株菌的蛋白质组生物信息分析，开创了非线性相似性度量的人工智能算法，建立了超过370属2200种7900株的微生物蛋白指纹图谱数据库及全球首个微生物质谱云中心，实现了2200种微生物在培养后5 min内快速鉴定的飞行时间质谱系统。目前该数据库已经拓展至8100株，临床验证数量超过15万株。该成果已在包括北京协和医院在内的40余家医院及科研单位开展应用并获得一致好评。这也是在微生物检验领域应用互联网、大数据、云计算及人工智能技术所获得的一项重要成果。
4、人工智能在染色体分析中的应用
