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AI)技术的应用，我们是否会赶上这一进程并投入到这一进程中呢。  

国际临床化学委员会(IFC'C')主席Maurizio Fer-rari先生在一篇《How to imagine the future of labo-ratory 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，可以实现临床化学与免疫学、血液学及体液学检验领域的自动判断和审核。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，检验医学领域的人工智能技术将有更深入的研究与发展，具有广阔的发展空间。

1细胞智能化识别    

这个领域可以说是使用数字图像技术、形态学识别与智能化判断最为广泛的一个领域，它涵盖了血液和体液的诸多样本的形态学检验内容。以往的形态学检验基本上依靠专业人员在显微镜下进行识别与鉴定，具有主观性，且需要人员的不断培训与经验积累，往往是检验科的一个短板。

1. 1人工智能在尿液有形成分分析中的应用体液细胞分析可能是启动最早的一类人工智能设备，在1983年就有应用图像法检侧和识别尿中有形成分的设备研发应用。近年来出现了众多采用数字图像(d回tal imaging)分析原理研发的尿液有形成分分析仪，该类仪器首先需要建立数据库，采用数字图像成像技术，提取颗粒的多种形态特征参数，通过人工鉴别让仪器学习，然后建立识别模型和算法。在检侧未知颗粒时，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。国内已经制定了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，为规范该类设备产品的研发生产质量和性能评价提供了参考方法。

1. 2计算机辅助精液分析的应用其研发也已经有20余年的历史，他的主要构成是显微镜和摄像系统，该系统可以确定和跟踪单个精子细胞的活动情况，设定精子运动位移，分析精子大小和形态，可对精液中的精子密度进行定量侧定，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W H()有关人类精子检侧的基本要求，而独特的精子运动参数也是该类设备的分析亮点。现在更多设备采用了数字图像分析法，除了提供上述参数外，还可进行精子形态学分析，提供正常、异常、头部异常、颈部和中段异常、尾部异常等形态学分析结果，当然这些结果的最终报告仍需要人工审核图像确认后签发。

1. 3人工智能在粪便分析中的应用由于粪便是固体或半固体标本，比较难处理，加之粪便标本涂片背景的复杂性，几乎是形态学检验中最难完成的项目。粪便自动化分析仪器是国内独创的一类医疗检验设备，此类设备在制片上一般采用模拟人工直接涂片法和经稀释过滤后涂片或充池的两类方法。仪器在分析时采用与尿液有形成分分析类似的原理，对标本进行取样、稀释、涂片、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、钙卫蛋白进行侧定，如果添加轮状病毒、腺病毒和诺如病毒杭体进行侧定，则可用于腹泻疾病的筛查。由于粪便背景复杂，干扰物多，食物中未消化成分的影响等许多因素干扰，识别的准确性还需进一步提高，但是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，而且走在世界相同检验领域的前列。

1. 4人工智能在阴道分泌物和宫颈细胞学检验中的应用阴道分泌物(白带)检验以往多为人工显微镜观察法，因操作方法和结果判断的不同而引发争论的情况也时有发生。自动化仪器则将标本处理后注入特定的分析检侧板内，再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，甚至可以将标本染色后再行检侧，还可以进行细菌性阴道炎检侧。对可疑标本的形态学内容则需要提示给操作者，人工审核后方可签发报告。此外，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，某款自动分析宫颈细胞数字化病理涂片的设备可以通过人工智能、图像处理等手段，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。虽然这只是初步进展，假阳性率和假阴性率尚且存在，但随着数据库的逐渐扩大，算法的改进，人工判断经验逐渐输入到分析系统，其识别能力会逐渐提高。

2血细胞智能化分析与测定    

1982年日本公司曾经研发了一款8200型白细胞图像分析系统，依据Video图像分析技术，但并没有完全成功。笔者在1980年代曾接触过类似工作，协助中科院某所建立血细胞形态学计算机图像档案库，限于当时的技术条件，后续工作并没有延续下来。目前我们所熟识的欧洲某品牌数字血细胞分析设备是2005年研发上市的，其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。此类血液细胞形态学分析仪也是采用数字图像分析技术，硬件主要为输送玻片系统和内置三个物镜头的特制自动显微镜，软件系统中有强大的细胞图像数据库和算法的支持，他是依据预先定义的大型细胞数据库获得的。系统分析样本时会将所提取的细胞特征信息转化为数字信号，然后通过人工智能计算和神经网络系统进行形态学分析。

检验程序为在已染色的血涂片上，首先用10倍物镜头扫描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。在分析红细胞时，可提取其直径、颜色、色素含量、对比度等多种特征信息，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、大小不同异常和形态不同异常等三大类数十种形态;对白细胞则可提取形状、大小、纹理、颜色、空隙、细胞核和细胞质比例关系等360项信息参数进行分析。除了给出正常白细胞分类外，该仪器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。所获得的最终图像结果中依然存在许多异常细胞或异常现象干扰分析结果，必须经人工屏幕阅片审核后签发报告。

这种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侧或复检成为一体，甚至可以实施通过网络进行形态学图像远程会诊。    另一款已经在国外上市的新型血细胞分析系统，则完全颠覆了我们对血细胞分析仪的概念，它是以数字化、形态学和人工智能原理进行细胞分析的检侧系统，它需要30间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”的所有检侧数据。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。其通过图像扫描完成对白细胞、红细胞与血小板的计数和识别，分类白细胞，分析红细胞形态，计算红细胞参数，还可以提供细胞的数字成像，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。