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  • 简介: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。

  • 标签: 人工智能 骨髓涂片 细胞形态学 急性髓系白血病