人工智能辅助骨髓细胞形态学分析在急性髓系白血病诊疗中的应用

摘要：

目的:探讨人工智能（AI）细胞形态分析系统在急性髓系白血病（AML）形态学诊断及疗效评估中的应用价值。方法:收集2021年6月1日至2022年7月31日在中国医学科学院血液病医院住院和门诊的150例初诊或治疗后急性髓系白血病患者骨髓涂片样本进行回顾性分析。其中初诊组50例，包括男28例，女22例，发病年龄43.5（32.3，58.8）岁；治疗后组100例，包括男36例，女64例，发病年龄34.5（23.0，47.0）岁。以形态学专家分析结果作为金标准，评价AI细胞形态分析系统在AML诊疗中对原始细胞识别的准确性、敏感度及特异度。结果:初诊组50份样本AI分析原始细胞比例均≥20%，达到AML诊断标准。AI分析原始细胞的准确性为90.3%、敏感度为85.5%、特异度为98.0%。AI与专家分析的原始细胞比例呈正相关（
r=0.882，
P<0.001）。治疗后组AI分析原始细胞的敏感度为89.7%、特异度为99.2%。AI与专家分析的原始细胞比例呈正相关（
r=0.957，
P<0.001）。应用AI分析数据判定，该组有8例样本AI对AML疗效评估结果与专家分析不一致。
结论:AI细胞形态分析系统在AML形态学诊断及疗效评估中对原始细胞识别准确性及敏感度高、特异度好。

关键词：人工智能、骨髓涂片、细胞形态学、急性髓系白血病

所属期刊栏目：46

资助基金：中国医学科学院医学与健康科技创新工程2022-I2M-1-022;国家自然科学基金81900172，81600181;实验血液学国家重点实验室开放课题Z20-07，Z21-09，Z21-10;CAMS Initiative Fund for Medical Sciences2022-I2M-1-022;National Natural Science Foundation of China81900172, 81600181;the State Key Laboratory of Experimental Hematology Research GrantZ20-07, Z21-09, Z21-10

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：274-279