马影影，彭贤贵，高 蕾，高 力，孔佩艳，张 曦，张 诚

陆军军医大学第二附属医院血液病医学中心/全军血液病中心/创伤、烧伤、复合伤国家重点实验室，重庆 400037

人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新型技术科学。随着AI技术的发展，在医学领域，AI辅助识别及辅助诊断技术已被应用于影像学、病理学、药物研发等方面，其强大的功能被临床工作者及研究人员所认可。病理检查是目前诊断肿瘤的金标准，而对于血液病来说，骨髓细胞形态学则有着举足轻重的地位。前期，本中心将AI辅助识别及辅助诊断技术应用于血液病实验诊断领域，在人工识别和机器判读诊断竞赛中，AI的表现堪称完美[1]。此外，本中心还将AI图像教学系统应用于临床医学学生骨髓细胞形态学的教学中，接受该教学方式的学生在骨髓细胞形态识别和血液病诊断方面均表现出明显优势，且该教学方式能提高课堂教学效果，调动学生学习的积极性，提升学习效率[2]。

1 骨髓细胞形态学的使用现状

骨髓细胞形态学检查是血液病患者的重要检查项目之一，在血液病诊断、疗效评估、预后判断中具有重要价值。骨髓细胞形态学检查作为常见的检查方法，包含骨髓涂片、外周血涂片分析，要求制备的涂片着色均匀、细胞平铺，放大1 000倍后仍可以区分骨髓细胞的形态学特征及类型，适用于贫血、出血、淋巴结肿大等的病因诊断[3]。无论是FAB分型还是WHO分型，骨髓细胞形态学均为血液病诊断的首要依据，以在光学显微镜下观察细胞形态特征作为基础，联合组织学、免疫化学、分子诊断学、细胞遗传学等进行综合分析[4-6]。……