在临床常规血液学检查工作中，外周血和骨髓中的血细胞形态检查以及白细胞分类计数依然被广泛使用，具有重要的临床价值。即使随着现代医学技术的快速发展，免疫组学，基因学等技术被普遍应用，细胞形态学镜检仍然是血液病诊断中最基础的检查方法和金标准。
骨髓细胞形态学镜检是血液学中关键诊断手段之一，目前国内仅白血病新增病例每年就有约 10 万例。血液病种类繁多，仅中国的检查需求量可达到每年 300-500 万例。然而从现有医疗状况看，目前的骨髓细胞形态检验仍旧依托于诊断人员用肉眼在显微镜下观察玻片，对玻片上的细胞进行人工计数的传统方法：先用低倍镜（10X 物镜）观察制片、染色的满意性、确认有无骨髓小粒和油滴、判断骨髓增生情况、全片计数巨核细胞数量、观察是否有异常细胞及寄生虫等，随后用油镜（100X 物镜）进一步检查，并完成有核细胞分类和计数等项目。
不难看出，传统骨髓细胞形态学镜检存在诸多短板。诊断流程繁琐，诊断人员易于疲劳；提供报告时间长，一般 3-7 个工作日给出诊断报告；诊断难以规范、客观性及一致性差，一般三甲医院诊断人员细胞识别符合率在 70% 左右： 诊断人员培养难度大，人员缺乏，中小医疗机构提供专业检测和诊断服务实现难度更大。
近两年随着人工智能的不断深入和发展，AI+医疗已经更深层的融合。人工智能和机器学习软件作为病理学领域的一种新工具，能大大提高诊断的效率和准确性。
值得一提的是经过多年的创新和研究，杭州智微信息科技有限公司已成功研发出针对骨髓细胞形态学分析诊断的人工智能设备。杭州智微信息科技有限公司是一家结合了「人工智能+细胞形态学检测」的高科技公司，以细胞病理学领域难度最高的骨髓细胞形态学作为切入点展开了系统研发。
AI 设备先扫描骨髓的物理涂片，并全自动生成数字化电子涂片，同时结合自主创新的人工智能细胞识别算法进行细胞识别，给出初步的识别诊断结果提交给审核端人员，再由经验丰富的检验人员对结果进行审核，随后出具病理诊断报告。
该设备扫描速度快，图像清晰度高，展现出来的图片质量可完全类比显微镜，能清晰地看出细胞的内部和外部的结构及特征，骨髓有核细胞人工智能识别准确率也达到了临床诊断的要求。
整套系统的研发完成将显著提高临床工作效率，降低诊断人员劳动强度；数百万的样本累积学习大大提高了骨髓细胞识别率，同时提高了基层医院的骨髓检查能力；全涂片扫描保留了所有细胞信息，降低了诊断的漏诊率和误诊率；通过形态学检查服务云平台完成涂片数字样本传输，推动了细胞病理学远程会诊的实现。
目前 AI 设备在骨髓细胞识别上已经取得了部分的研究成果，该研究在多个医疗中心随机收集了 1500 个骨髓涂片临床病例进行扫描，由系统的人工智能算法自动进行有核细胞分类并由两位经验丰富的病理学家独立审查了细胞的数字图像，确定细胞分类，最后人工智能骨髓细胞预分类结果直接与人工镜检结果进行对比，结果如下：
红细胞系的敏感性是 95.5%，特异性是 98.5%，准确率是 97.0%。粒细胞系的敏感性是 95.8%，特异性是 96.2%，准确率是 96.0%。单核细胞系的敏感性是 63.8%，特异性是 98.6%，准确率是 81.2%。
淋巴细胞系的敏感性是 92.8%，特异性是 96.3%，准确率是 94.6%。浆细胞系的敏感性是 88.7%，特异性是 99.7%，准确率是 94.2%。数据总体的敏感性是 84.4%，特异性是 97.9%。目前的数据库仍然在不断增加标准数据，随着高质量数据的增加，各系的识别率也会继续提高。
以上研究结果表明，杭州智微信息科技有限公司设计的基于人工智能的图像识别系统是骨髓涂片鉴别分析的可靠工具，更多国家规模化临床应用将有助于进一步证实该系统的临床实用性及可靠性。
与此同时，杭州智微信息科技有限公司也进行了多项产品线的拓展，目前已经向血常规、尿常规、脑脊液、胸腹水等细胞病理学领域研发，未来的产品会继续应用到更广泛的细胞病理学领域。
