?臨床檢驗主要是運用物理學、化學和生物學等實驗方法，對各種標本進行定性或定量分析，為醫生臨床診斷提供可靠依據。

互聯網醫學檢驗，以互聯網為載體整合了云計算、大數據和線下醫學檢驗數據，滿足了醫學檢驗系統對信息傳送高效、診斷決策精準的要求。

近年來，人工智能(AI)在醫療檢驗領域大放異彩，人工智能在樣本處理、形態學檢驗、檢驗結果審查等過程中發揮著重要作用，有效減少了檢驗工作人員因主觀性導致的誤差，提高了檢驗人員的工作效率。

對獨立醫學實驗室（第三方醫學檢驗實驗室）而言，結合互聯網醫學檢驗與人工智能，在商業模式方面，獨立醫學實驗室可以作為一個中轉站，將低級別醫院檢驗數據智能處理后，個性化傳送到特定的較高級別醫院進行更專業的診斷。

也可以是一個更高級的擁有豐富醫學知識和醫學診斷經驗的醫學專家系統，直接將診斷結果打印成報告傳回較低級別醫院。

在檢驗技術方面，人工智能與互聯網技術，不斷推進高度自動化的同時，也可以基于大數據，進行檢驗項目及意義的重新挖掘。

接下來給大家介紹幾個具體的實例，里面一部分已經轉化為成熟的產品，另一部分正在研究與突破，其中國內已有ICL企業，走在了前列。

1、腫瘤標志物

腫瘤標志物又被稱為腫瘤標記物，是指只存在于惡性腫瘤中，由惡性腫瘤細胞產生，或是宿主對腫瘤的刺激反應而產生并能反映腫瘤發生、發展情況，監測腫瘤對治療反應的一類物質。

檢驗人員一般是采集腫瘤患者的血清，組織，排泄物或體液，再通過一些生化分析方法如色譜-質譜結合方法、毛細管電泳-質譜結合法和核磁共振波譜等方法進行檢測得到一些特異性物質的數據。

特異性物質相關數據一般比較巨大，且不是所有數據都與腫瘤相關，這一問題的存在長期影響著檢驗醫生對病情的分析，而數據挖掘技術的出現解決了這一問題，最常用的數據分析方法包括主成分分析和人工神經網絡。

有學者在研究肝癌標志物時，以肝癌患者的外周血清為樣本，采用基于NMR的代謝組學分析技術，結合模式識別技術:

主成分分析法(PCA)

偏最小二乘判別分析(PLS-DA)

正交偏最小二乘分析(OPLS-DA)

代謝物生物功能富集

找出肝癌的腫瘤標志物并進行分析，發現包括α-葡萄糖、β-葡萄糖苯、丙氨酸、琥珀酸、賴氨酸、酪氨酸、谷氨酰胺、肌酸、檸檬酸鹽在內的九種標志物水平升高。

包括低密度脂蛋白(LDL)、極低密度脂蛋白(VLDL)、N-酰基糖蛋白(NAG)、異亮氨酸、纈氨酸、膽堿酸鹽和丙酮物質在內的7種標志物水平降低，并繪出了肝癌標志物通路圖如圖1。

2、核酸分子

核酸分子相關的數據挖掘常用方法有兩類，一類是針對核酸序列進行預測分析，另一類是利用核酸與蛋白質相互比較進行預測分析。

前者是通過分析核酸序列找出某種特定基因或者功能位點的位置，后者是通過比較核酸序列和蛋白質序列之間的相似性區域和保守性位點推測兩者的進化關系。

針對核酸序列進行預測分析的核心是核酸序列相似性研究，研究思路是給定一段核酸序列，在某個核酸序列庫中查找與該段核酸序列相似性大于某個閾值的序列。

典型的基于遺傳算法的核酸相似性對比算法有：

SAGA(sequencealignmentbygeneticalgonthm)算法

MUSLE(multiplesequencealignmem)算法

國外學者利用SAGA算法基于肺和器官受累表型的協變量進行了多點連鎖分析，證明了影響非裔美國人結節病臨床表現的基因可能與疾病易感性的基因不同。

國內學者以程序性細胞死亡相關基因PDCD5為靶分子，基于數據挖掘對其核酸與蛋白質序列關系進行分析。

采用微陣列方法進行表達譜分析，得出PDCD5不僅僅參與細胞凋亡過程，還通過與核糖體的某些潛在作用影響特定蛋白質的翻譯表達。

3、藥物基因組學

藥物基因組學結合了基因組學和分子藥理學，通過計算機科學以及數學理論研究基因序列變異及其對應藥物反應，高效地為特定人群尋找合適藥物。

檢驗人員一般通過服藥后患者的體液或者排泄物獲取藥物敏感性數據。

Dong等使用癌細胞系百科全書(CCLE)中的基因表達特征和藥物敏感性數據，基于支持向量機(SupportVectorMachine,SVM)和遞歸特征選擇工具來構建預測因子。

通過在獨立的數據集癌癥基因組計劃(CancerGenomeProject,CGP)進行交叉驗證。

驗證模型在對GDSC (GenomicsofDrugSensitibityinCancer,抗癌藥物敏感性基因組學)數據集常用的幾種藥物，與其對應基因表達關系的預測具有較好的穩健性。

國外學者基于小二乘支持向量機和隨機森林算法，對70種乳腺癌細胞系、90種對應抗癌癥藥物反應的相關分子特征進行分析。

最終發現治療反應是在基因組的多個水平上進行的，將患者與基于轉錄亞型的治療相匹配將提高藥物應答率。

4、形態學檢驗

目前檢驗科進行細胞形態學分析時均是以人工鏡檢為金標準，但是人工鏡檢主觀因素影響大，需要專業的檢驗科人員進行操作，操作繁瑣、耗費時間長，不適用于大規模篩查。

人工智能的出現為形態學檢驗的困境帶來了轉機，人工智能輔助形態學檢驗的思路一般可以分為檢測任務，分割任務和分類任務。

檢測任務一般是定位目標細胞并進行計數，分割任務一般是分割目標然后進行面積或體積的量化分析，分類任務一般是面對種類較多較復雜的形態學分析時在檢測或分割的基礎上對目標細胞進行進一步的形態學分析。

5、血細胞形態學分析

血常規檢查是診斷血液系統相關疾病的最基本檢驗項目，檢驗內容包括血細胞計數和血細胞形態學檢查兩個方面。

由于血細胞形態學分析對檢驗人員水平要求較高且工作量大，故血細胞形態學分析是目前各級醫院檢驗科的薄弱環節之一。

血細胞形態學檢查自20世紀50年代~60年代以來主要以顯微鏡為檢測工具進行人工鏡檢。

人工智能的出現推動了自動化血細胞分析儀的發展，將檢驗醫生們從繁重的血細胞形態學鏡檢工作中解放出來。

國內學者利用顯微鏡從外周血圖片中采集分辨率為360像素×363像素的五類白細胞單個圖像作為訓練數據。

在深度學習框架Caffe上搭建由LetNet網絡模型刪減優化而得來的輕量高效新網絡CCNet。

該網絡模型對979張5類細胞圖像的最佳分類準確率達到99.69%。

市面上常見的智能血細胞分析儀有希森美康XS-500i全自動血細胞分析儀和CellaVision的DM96全自動血細胞形態學分析儀等。

6、染色體核型分析

染色體核型分析是根據人類染色體數目和結構異常的類型，以推斷染色體異常與疾病關系的一種診斷技術。

檢驗醫生在進行核型分析前一般將細胞培養至有絲分裂中期并固定，再選取染色體分裂相完整獨立，相對疏散，染色體形態適中無交聯纏繞的部分進行分析。

國外學者對近年來自動染色體分類系統領域的突破性研究進行了全面回顧。

首先回顧了特征提取的方法，然后再進行基于神經網絡的染色體分類器調查。

特征提取主要是基于染色體形態，條帶，著絲粒位置等特征進行分析。

國外有人使用從50個狹窄的骨中期細胞中提取的2287個染色體，開發了一款可以通過定位染色體著絲粒位置鎖定染色體的算法。

采用了具有兩層概率的神經網絡用于染色體的分類，將分類過程分為兩個步驟，在第一步驟中,將染色體分為6組，在第二步中，將6組的染色體分為24個類。

市面上常見的染色體核型分析系統有VideoTes公司的T-Karyo染色體核型分析系統，德適生物的AutoVision染色體智能分析工作站等。

7、精子質量分析

精子質量分析主要包括精子數量、精子體積、精子活躍程度，精子活躍程度又可以分為運動活躍型、非運動活躍型、完全不動型。

精子形態學檢驗時，檢驗醫生一般將精液稀釋后制成樣本在顯微鏡下肉眼觀察精子形態、密度、活動率，并且進行計數。

國外學者開發了一套精子形態分析算法，檢測和分析人體精子的不同部位，該算法在消除圖像噪聲的同時增強了圖像的對比度。

算法模型能夠識別出精子的不同部分，分析每個部分的大小和形態，最后將精子分類為正常精子或者異常精子。

并提出了一種分割精子頂體，核和中段的算法，該算法利用自適應混合方法(AMM)、馬爾可夫隨機場(MRF)模型。

獲取和升級分類條件概率密度函數(CCPDF)以及每個像素類別的先驗概率，最后達到精子分割目的

8、陰道分泌物有形成分分析

陰道分泌物有形成分分析，一般是檢驗醫生將稀釋后的陰道分泌物制成樣本。

在顯微鏡下用肉眼觀察上皮、線索、球菌、念珠菌、桿菌、滴蟲、白細胞等有形成分的形態和數量。

并根據這些指標為陰道環境清潔度分級，是診斷細菌性陰道炎(BV)、滴蟲性陰道炎、混合感染型陰道炎等多種婦科疾病的重要依據。

國內學者利用人工神經網絡改進的模糊識別算法對白細胞進行識別，并且基于紋理特征和幾何特征利用傳統算法識別上皮細胞、桿菌和球菌。

目前市面上已有的陰道分泌物形態學分析儀有麗拓生物的陰道分泌物分析儀LTS—V800等。

9、液基薄層細胞有形成分分析

液基薄層細胞有形成分分析，主要是通過人工鏡檢檢測宮頸是否存在細胞增生，從而判斷宮頸是否病變。

國內學者提出了一種基于YOLO(YouOnlyLookOnce)模型的算法對液基薄層細胞進行識別，該算法利用700張來自不同視野下的液基薄層細胞進行訓練。

考慮到液基薄層細胞黏連嚴重，提取圖像特征的基礎網絡過深會導致過擬合，故使用Resnet50作為基礎網絡。

該算法模型對液基薄層細胞識別率為87%，對液基細胞團簇的識別準確率為75.9%。

已有ICL企業，進行了這方面的探索，金域醫學與華為云在2019中國生物產業大會上聯合宣布，雙方在人工智能（AI）輔助病理診斷應用開發方面取得突破性進展。

金域醫學病理專家團隊與華為云AI團隊合作，首次基于病理形態學，通過深度學習技術，訓練出精準、高效的AI輔助宮頸癌篩查模型。

該模型在排陰率高于60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高于99%，同時，陽性病變的檢出率超過99.9%。

這是目前國際上已公布的AI輔助宮頸癌篩查的最高水平。

通常情況下，細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞涂片，平均每例要花費6分鐘，而AI識別僅需36秒。

通過AI輔助宮頸癌篩查模型判讀速度是人工判讀的10倍。

10、尿液有形成分分析

尿液有形成分分析，一般是醫生將尿液制成樣本直接在顯微鏡下用肉眼觀察紅細胞、白細胞、上皮細胞、各種復雜管型以及各種結晶。

尿液顯微鏡檢查是診斷泌尿系統疾病的重要手段。

國內學者基于BP(backpropagation)神經網絡改進算法對白細胞進行識別。

選用LeNet-5網絡模型基于matlab平臺實現網絡對白細胞、紅細胞、結晶的識別。

然后將深度學習圖像識別結果與傳統算法進行比較，證明了深度學習算法的優越性。

市面上常見的尿液有形成分分析儀有邁瑞的EH-2080全自動尿液有形成分分析系統等。

11、糞便有形成分分析

糞便有形成分分析，一般是檢驗醫生將稀釋后的糞便制成樣本。

在顯微鏡下用肉眼觀察紅細胞、白細胞、巨噬細胞、上皮細胞、酵母菌、脂肪滴、蟲卵等有形成分。

糞便有形成分分析對多種腸胃病診斷有重要參考意義，如果糞便中存在蟲卵基本上可以斷定患者感染寄生蟲。

有學者提出了一種通過數字圖像處理和人工神經網絡從顯微圖像中提取糞便標本中人寄生蟲卵的形態特征的算法。

該算法利用了包含七個普通人類蠕蟲卵的82個顯微圖像作為數據庫。

基于形狀，外殼光滑度和大小的3個形態特征利用人工神經網絡進行訓練，算法模型正確分類率為90.3%。

12、骨髓細胞形態學分析

骨髓細胞形態學分析時，檢驗醫生一般直接在顯微鏡下觀察骨髓刺穿術所制得的骨髓圖片。

低倍鏡下觀察骨髓增生程度，有無異常細胞，并且對巨核細胞進行計數，油鏡下對有核細胞分類計數并且觀察細胞形態。

骨髓形態學分析可以用于多種疾病的診斷，如急性白血病、自身免疫性疾病、感染性疾病、惡性腫瘤等。

骨髓細胞形態學分析與血細胞形態學分析原理一致，只是檢測細胞類別和樣本獲取位置有所不同。