在陆军军医大学新桥医院血液科实验室，彭贤贵副主任技师一边操作着一台方方正正的仪器，一边打趣地说：“别看他现在还只是一个‘小学生’，但因为他强大的学习能力，以后能耐比我还强！”
循着彭老师的视野打探过去，他口中的这位“小学生”相貌平平，灰白色方方正正的一个箱子，与一台曲面屏显示器相连，这就是目前在临床上最新运用的一项AI智能影像诊断系统，可用于骨髓细胞形态学的自动识别，说得这么高大上，其实他最主要的工作就是“认人”。
据新桥医院血液科主任张曦教授介绍，骨髓各系细胞形态学检查是对人体的骨髓细胞进行分型检查，用于确定诊断某些造血系统或非造血系统疾病和辅助诊断某些造血系统疾病。其检查结果会给临床医生提供诊断和治疗的最终依据，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”。
彭贤贵副主任技师介绍，他进入临床工作30年，每天都是在显微镜下看一个个这样的骨髓涂片，根据肉眼观察到的不同细胞形态为患者出具检验报告，现在这台设备的工作就是帮助医生来识别患者骨髓涂片中的各个细胞。
记者在现场看到，医生将做好的骨髓涂片放入这位“小学生”的大脑中，不到一分钟，他就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的重点标注，为医生出具病理检验报告提供了依据。
张曦教授介绍，目前这位“小学生”仅仅还是根据骨髓细胞中各个细胞的大小、颗粒及核的复杂程度等测量值来初步判断认定细胞特性，但由于骨髓细胞中存在粒细胞系、红细胞系和巨核细胞系三大系统，各种细胞间有些从大小等数据区别较小，所以最初的识别准确率还不及一位经验丰富的临场医生精准的辨识能力。但因为他拥有一个强大的“大脑”，拥有过目不忘和海量储存信息的能力，所以，在最初的学习阶段，就是由他先扫描识别最初的骨髓细胞辨认信息，然后再由经验丰富的临床医生，逐一辨别其对细胞识别的准确率，对正确的识别进行确认储存，对有误的识别进行纠错校正。
彭贤贵副主任技师介绍，在经过一段时间的“培训”后，这位“小学生”的辨识能力正在逐渐提高，目前对骨髓细胞的识别准确率已接近90％，可以预期在不久的将来，随着他看的片子越来越多，“临床经验”越来越丰富，准确率还将逐渐提高，将极大减轻医生工作量，提高血液病理检验效率，缩短病理报告出具的时间。
张曦主任介绍，AI+医学影像，是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，目前主要分为两部分：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。像这位“小学生”就是新桥医院全军血液病中心与杭州一高科技公司合作，将临床医学与现代人工智能技术结合的产物。目前国内在这一领域的研发已处于世界前沿地位。
这位处于深度学习阶段的“小学生”，让我们临床医生参与到这套人工智能系统的研发中，一方面可以让老师将自己丰富的临床经验教授给一台人工智能设备，有助于更好地将医生的经验复制推广；另一方面还能将临床更多的需求反馈到人工智能下一代产品的研发中，生产出更多贴近临床需要，能更好服务患者需求的人工智能产品。
在谈到这位“小学生”的将来，张曦主任展望到，因为他过目不忘和海量的信息储存能力，所以，老师教给他的东西都能牢牢记住，在“认人”识别细胞的时候都能将学到的东西一一派上用场。而且，他可以跟着很多老师学，把每位老师的专长都变成自己的能力，所以有朝一日待他“毕业”那天能力很可能超过老师，以后不仅会是临床的一位“好帮手”，还可能成为医生学习的好榜样！ |
