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默认一台显微镜、一张玻片，构成了医学检验的传统画面。如今，这幅画面正被AI技术重新描绘。在医学实验室里，检验师日复一日地通过显微镜观察细胞和微生物，他们的眼睛是疾病诊断的第一道关卡。然而，人工检测难免会受到疲劳、经验差异等因素的影响。
现在，人工智能技术的融入，正让这道关卡变得更加精准、高效。这场技术革命正在检验医学的各个领域悄然发生，重新定义着诊断的精度与速度。
1．血涂片分析：AI如何提升异常细胞检出率？
在血液学检验中，血涂片分析是基础但至关重要的环节。当患者白细胞减少时，传统显微镜检查不仅费时费力，还容易漏掉有价值的异常细胞。
如今，新型AI产品采用“血膜全域扫描模式”，可精准分析外周血涂片中所有白细胞，大大提高了异常细胞的检出率。这种技术突破使得传统人工镜检难以发现的稀有异常细胞也能被准确识别。这类AI系统不仅能识别多种异常血细胞，其准确率经国家药品监督管理局验证，可达90%以上。更重要的是，AI检测结果不受检验人员疲劳、经验差异影响，即使样本质量较低也能直接精准分析。AI还能对细胞形态进行量化评估，提供传统镜检难以实现的客观数据支持，为临床诊断提供更充分的依据。
2.微生物检测：AI怎样缩短检测时间？
在微生物学领域，革兰氏染色是最基本、应用最广泛的技术之一，但目前面临着效率与精准度的双重挑战。
传统人工镜检结果易受主观经验影响，全片全视野检查耗时费力，经验丰富的检验师完成一张涂片镜检平均需要约15分钟。迪安诊断自主研发的革兰氏染色涂片智能识别系统，通过AI快速精准识别，再将结果交由人工复核，将每张涂片的平均处理时间缩短至约1分钟。经过大规模实验室样本验证，该系统的算法识别准确率达到临床诊断需求，对白细胞、纤毛柱状细胞等细胞的识别准确率超95%，对革兰氏阳性球菌等病原体的识别准确率超92%。
3.病理基因分析：AI如何赋能精准诊断？
在病理诊断领域，AI同样展现出强大潜力。金域医学落地的癌症病理基因大模型DeepGEM，能够提供准确、及时且经济的基因突变及其空间分布预测。这一大模型1分钟即可完成对多种常见肺癌驱动基因突变的预测，精准度达78%—99%，实现了利用常规组织病理图像预测肺癌基因突变。这不仅解决了常规基因检测方法技术复杂、耗时长、成本高的问题，尤其让资源匮乏地区的患者也能享受到精准诊疗服务。该技术还能可视化展示基因突变在肿瘤组织中的空间分布，为医生制定个性化治疗方案提供更全面的参考依据。
4.荧光成像：AI怎样优化检测流程？
在上海理工大学科研团队开发的“AI荧光成像——无滤波荧光显微成像技术”中，AI直接赋能了光学器件本身。传统荧光成像系统需要装备多套滤波组件才能满足多波段荧光成像需求，操作人员需机械式切换荧光滤波组件，不仅耗时、操作繁琐，还增加了系统复杂性和成本。而AI技术取代了传统光学滤光组件，通过数字虚拟滤波器实现对荧光信号的特异性定位及定量分析。这一创新不仅简化了设备结构，还大幅降低了系统维护成本。以往对一份肿瘤切片进行病理检测至少需要20分钟，采用这一新技术仅需4分钟，效率提高了5倍之多。快速的检测流程
也为急重症患者争取了宝贵的诊断时间。AI不会取代检验师，但使用AI的检验师将取代不使用AI的检验师。
未来的检验科，AI是强大的辅助工具，而检验师是最终的决策者。他们不仅审核结果，更结合临床综合分析，在AI发现异常细胞时进行最终复核。随着技术的不断进步，AI将在质量控制、结果解读、危急值预警等更多环节发挥重要作用，与检验人员形成更紧密的协作关系。
检验科的未来，是人与AI的协作共生，共同守护生命健康。在这个充满变革的时代，检验医学正迎来前所未有的发展机遇。
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