作者：張時民，北京協和醫學院臨床檢驗診斷學系血液體液教研室組長，北京協和醫院檢驗科副主任技師；中國醫學裝備協會檢驗醫學分會細胞形態學自動化分析學組副組長。主要從事臨床基礎檢驗工作、教學與科研，同時對檢驗儀器分析自動化、智慧化等有一定研究。發表文章60餘篇，主編專著12部。
我國檢驗醫學發展已經有近百年的歷史，我們經歷過手工檢驗的最初時代，也經歷甚至見證了從半自動化分析到全自動化分析的飛速發展階段，參與或實踐了全實驗室自動化和實驗室資訊化的新時代，下一個檢驗醫學發展的熱點和飛躍或許在人工智慧（Artificial Intelligence，AI）技術的應用，我們是否會趕上這一程序，投入到這一程序中呢？
國際臨床化學委員會（IFCC）主席Maurizio Ferrari先生在一篇《How to imagine the future of laboratory medicine》的報告中指出，未來檢驗醫學發展會依賴電子計算機和資訊科技，從電子高速路的建立和創新，到人工智慧檢驗結果的判讀，特別是自動細胞識別等新技術的應用，可在未來的檢驗醫學發展和構建中發揮重要作用。中華醫學會檢驗分會主任委員潘柏申教授也在第13屆全國檢驗醫學學術會議上指出，檢驗醫學的未來發展契機包括標準化、自動化和智慧化，大資料與網際網路的密切結合。智慧化及以人工智慧作為平臺，建立臨床化學與免疫學、血液學及體液學檢驗領域的自動判斷和稽核，還可在細胞形態學的自動化識別，實驗室物流系統，遠端控制與增強現實，自動採血機器人研發與應用等方面，將有更深入的研究與發展，具有廣闊的發展空間。
1 體液細胞智慧化檢驗裝置
形態學識別與智慧化檢驗裝置最為廣泛應用的領域，它涵蓋了血液和體液的諸多樣本的形態學檢驗內容。
在尿液有形成分分析中的應用：數字影象（digital imaging）分析原理研發的尿液有形成分分析儀，透過數字影象成像技術提取顆粒的多種形態特徵引數，建立識別模型和演算法。在檢測未知顆粒時，首先提取顆粒特徵引數，透過神經網路與資料庫已知資料進行計算和比對，判斷結果，識別、顯示和報告結果。此類儀器也是應用較為廣泛的一種尿液形態學分析裝置，國內已制定了YY/T 0996-2015《尿液有形成分分析儀（數字成像自動識別）》國家醫藥衛生行業標準,為規範裝置研發、產品質量和效能評價提供了參考方法。而許多尿液有形成分分析儀已經與尿幹化學分析儀進行連線，形成尿液分析的流水線系統。
圖1 尿液分析流水線系統
計算機輔助精液分析系統的應用：可跟蹤單個精子細胞的活動，分析精子大小和形態，可對精液中的精子密度進行定量測定，還可以對精子活力、活力分級、活動率等引數進行分析，系統檢查專案至少滿足WHO有關人類精子檢測的基本要求，而獨特的精子運動引數也是該類裝置的分析亮點。
圖2 精液分析系統
在糞便自動化分析中的應用：透過對標本進行取樣、製片和拍攝數字影象，最終採用影象法對糞便中的細胞、結晶、蟲卵等成分進行數字化識別判斷，還能對糞便的一般性狀及常用的化學檢查專案如潛血、轉鐵蛋白、鈣衛蛋白進行測定，如果新增輪狀病毒、腺病毒和諾如病毒抗體進行測定，則可用於腹瀉疾病的篩查。糞便顯微鏡形態學檢驗已經初步開啟了自動化時代和人工智慧應用時代，走在世界相同檢驗領域的前列。
圖3 糞便自動化分析儀
在陰道分泌物和宮頸細胞學檢驗中的應用：儀器將標本處理後注入特定的分析檢測板內，透過數字影象系統對標本中出現的有形成分進行數字拍攝和智慧識別，從而達到對細胞、黴菌、滴蟲等常見成分進行篩查檢測。在宮頸細胞學塗片檢驗的人工智慧輔助篩查方面也有一定進展，例如可分析細胞塗片中是否存在病變細胞，可以篩除陰性細胞塗片樣本，再將疑似陽性的塗片提交醫生再次稽核判斷，可幫助醫生節省大約90%以上的閱片時間，提高診斷效率。
圖4 陰道分泌物自動分析裝置
2 血細胞分析的智慧化
目前我們所熟識的某品牌數字血細胞分析裝置已經在血塗片和體液塗片細胞識別方面已經取得了一定的成功，國內也有類似的產品在研發和應用。裝置的分析程式為在已染色的血塗片上，先用10倍物鏡頭掃描血片的單細胞層並定位白細胞，再轉換為50倍特殊油鏡頭掃描確定單層紅細胞層，進行紅細胞形態分析和血小板數量評估，繼續轉換為100倍油鏡頭後掃描分析定位的白細胞，對白細胞進行分類及異常有核細胞識別與初篩。裝置可對紅細胞形態進行分類處理，將紅細胞劃分為血紅蛋白含量（顏色）異常、內含物異常、大小不同異常和形態不同異常等數十種形態；白細胞可給出正常白細胞分類，還可進行外周血的異常細胞初篩、原始幼稚細胞初篩、血小板聚集、有核紅細胞識別等。儀器還可以完成對腦脊液，漿膜腔積液、肺泡灌洗液等樣本的分析，目前已經可以連線到血細胞分析儀的流水線系統中，使血常規計數結果與形態學檢測或複檢成為一體，甚至可以實施透過網路進行形態學影象遠端會診。
圖5 血塗片形態學自動閱片系統與血細胞分析儀流水線的密切配合
另一款新型血細胞分析系統是以數字化、形態學和人工智慧原理進行細胞分析的檢測系統，它需要30 μL全血透過噴塗製備血塗片，後進行染色，再行拍攝及數字化細胞，最後進行數字化細胞分類、計數、計算與鑑別等步驟，即可完成血常規中CBC+Diff+Ret的所有檢測資料。這種儀器不再採用傳統的物理、化學、熒光等染色技術、也不需要鞘流技術，甚至不需要複雜的液體試劑。他它既可給出細胞數量，也能給出細胞的形態學報告和分析結果，其血塗片標本可以保留更長的時間以便回顧性分析和研究，具有獨特的優勢。
圖6 數字影象分析原理的血細胞分析系統
圖7 根據數字影象進行形態學報告稽核
3 人工智慧在微生物檢驗領域的應用
目前已經有了用於分枝桿菌檢驗的顯微掃描拍攝系統，該系統採用人工智慧的檢測演算法來掃描熒光塗片的高解析度數字影像，自動對其中的懷疑熒光體進行評分，從而根據國際防癆與肺疾病聯合會標準，判斷每個視野和塗片的陽陰性，和總體抗酸桿菌密度狀態等，智慧化的篩檢出分枝桿菌，最結果應由有經驗的檢驗者稽核確認。儀器可對大量陰性標本和視野篩檢過濾，加快了檢測速度，降低了勞動強度。
圖8 分枝桿菌顯微鏡掃描分析系統
據瞭解，全球首個微生物質譜雲中心已在中國建立。該專案經過3萬株菌的蛋白質組生物資訊分析，開創了非線性相似性度量的人工智慧演算法，建立了超過370屬2200種7900株的微生物蛋白指紋圖譜資料庫及全球首個微生物質譜雲中心，實現了2200種微生物在培養後5 min內快速鑑定的飛行時間質譜系統。目前該資料庫已經拓展至8100株，臨床驗證數量超過15萬株。該成果已在包括北京協和醫院在內的40餘家醫院及科研單位開展應用並獲得一致好評。這也是在微生物檢驗領域應用網際網路、大資料、雲計算及人工智慧技術所獲得的一項重要成果。
4 人工智慧在染色體分析中的應用
對製備好的染色體塗片進行掃描拍攝，再透過影象採集模組採集一定數量的染色體核型圖，進行數字處理和最佳化後，透過染色體核型分析系統進行分析。智慧化的軟體可對人體46條染色體影象進行自動分割，包括將交叉、粘連、重疊的染色體進行自動或手工輔助分割，將相同標號的染色體彙集配對。系統可識別染色體數量、畸變、染色體數目增多/減少和三倍體等突變，對染色體結構畸變，染色體缺失、易位、倒位、插入、重複等常見異常也可初步識別判斷。
圖9 染色體分析裝置
5 檢驗結果自動稽核與智慧化
自動稽核是人工智慧與檢驗醫學的完美結合，是分析後檢驗程式標準化、自動化、智慧化的飛躍，如今已受到越來越多臨床實驗室的關注，已經有了一些在臨床生化和免疫學檢驗，血液學檢驗等領域的應用實踐。在強大的LIS和HIS系統支援下，經過精心設定的自動稽核系統，集中了檢驗工作者和臨床醫師的智慧，將絕大部分能夠透過稽核的樣本進行自動稽核，觸犯規則的則不透過稽核，改由人工稽核。隨著醫療水平與檢驗自動化程度的不斷提升，醫學檢驗已進入前所未有的大資料應用時代。臨床檢驗報告自動稽核專家系統可有效提高檢驗報告的準確性，大大提升檢驗報告稽核的速度。由北京協和醫院檢驗科牽頭的《臨床實驗室定量檢驗結果的自動稽核程式建立與驗證》國家行業標準正在稽核中。
圖10 北京協和醫院LIS系統中稽核報告介面上透過稽核與不透過稽核的螢幕介面
6 自動採血機器人
一種稱為Veebot的自動採血機器人已經在美國出現，國內也有廠家處於研發之中。患者將手臂伸進拱體中，充氣的袖套會收縮，將手臂固定住，壓縮血流，讓血管更容易顯現，機器人用紅外線相機探測照射手肘內側，配合超聲波與機器視覺技術定位靜脈位置，自動分析所拍攝的影像，檢查血管構造與內部血液流量，找出最適合採血的血管和位置後，機器人會校準針頭，選擇最佳角度，迅速將針頭穿刺進入血管，透過真空採血管的負壓抽取足夠量的血液標本，整個流程約1 min。採血機器人主要應用了智慧互動技術、智慧生物識別技術，以及智慧導航控制技術，變人工憑經驗盲目穿刺為精準視覺化穿刺，實現了自動化、標準化、精準化，把醫護人員從高頻、高難、高危的工作中解脫出來。
圖11 自動採血機器人
7 人工智慧在標本自動傳輸物流系統中的應用
標本的自動傳輸在許多醫院已經成為現實，檢驗科實驗室可以透過軌道或氣動管道傳輸系統、智慧化的物流管理系統，從醫院各個病區、門診或急診、採血視窗迅速、及時獲取標本。最快的氣動管道傳輸系統，傳輸速度可達600 m/min。臨床醫師也可以透過HIS及時瞭解採血時間、送檢時間、檢驗科接收時間、檢測時間、簽發時間等資訊。在一些醫院還有了實驗室自動送檢運輸機器人，它會按預定的路線將視窗接收的標本運送到不同的工作區或不同的操作工位，未來將會有無人機將標本跨建築、跨樓層送檢。智慧化的標本自動傳輸物流系統也是現代化醫院所必不可少的配置。
圖12 高速氣動管道物流系統
8 人工智慧技術在檢驗醫學中的應用設想與展望
在2017年全國“兩會”上，國務院總理李克強發表了政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智慧在內的新興產業，“人工智慧”也首次被寫入了政府工作報告。在這個“網際網路+”的時代，人工智慧、大資料、雲計算、物聯網技術不斷滲入醫療領域和大健康領域，筆者認為，一個醫院的現代化不僅僅體現在醫療技術能力強、裝置先進、管理有效這個層面上，還應體現在資訊化和智慧化應用方面。筆者從使用者的角度對人工智慧在醫院檢驗科中的應用做了以下設想。
1. 自動化質量控制執行程式及智慧化判斷：這些輔助裝置和程式應該配合自動化分析裝置聯合使用，實現自動化執行、判斷、儲存資料、靶值累積、提示報警等功能。
2. 人工智慧輔助診斷：自動報告稽核系統能夠將患者治療方案（特別是化療和放射治療）、藥物影響因素、標本採集條件、檢驗專案的不確定度等結果的發展變化與患者具體診斷治療情況結合進行大資料的綜合分析，並給出其發展變化趨勢及預後等資訊。還可提供該專案在疾病診斷中的敏感性和特異性，及相關檢驗檢查的追加選擇建議等。
3. 個體化檢驗診斷提示：對個體化的檢驗結果進行分析，對相關的各種影響因素進行判斷與鑑別，結合大資料對個體檢驗資料的變化提供干預預警和報警等。建立個體化檢驗指標的參考區間，隨時觀察個體檢驗指標的變化趨勢。
4.大資料與臨床研究：與臨床結合，與多種檢驗、檢查資料結合，進行大資料研究與分析，可以發現某些檢驗資料與疾病的發生、發展、診斷和變化之間的聯絡。透過大資料分析可以深度挖掘研究資料，可能獲得意想不到的結果。
5.繼續提高形態學人工智慧裝置識別能力，不斷提高智慧化裝置對各種標本的形態學識別能力和正確鑑別能力，繼續擴大數字影象資料庫，改進演算法，增加特徵引數，深入學習訓練，新增特殊染色，新增其他輔助專業技術等，進行不斷改進與提升。而骨髓檢查也許是形態學檢驗中最難以完成的任務，是否可以配合流式細胞術、特殊染色分析、組化分析、基因分析、遺傳學檢查等多種技術的綜合智慧分析，給出更科學的診斷報告。
9 結束語
醫學檢驗在計算機技術和“網際網路+”時代，在人工智慧、大資料、雲計算、雲端儲存、物聯網等技術不斷與醫療、大健康行業互相滲透的環境下，以大資料為基礎的人工智慧模型的建立，將對疾病防控、癌症篩查、病種分佈、遺傳圖譜、基因檢測、人體資料分析等帶來有價值的發現和應用。在精準醫療愈發受到重視的今天，這些都成為了其中不可缺少的要素，這是實現人工智慧應用的重要體現和方向，或許也是未來人工智慧+檢驗醫學要走的方向。
來源：中華檢驗醫學網 、檢驗醫學微信公眾平臺
