Будущее гематологической диагностики: искусственный интеллект в анализе костного мозга 🧬🔬
Традиционная микроскопия — «золотой стандарт» диагностики, однако она не застрахована от субъективности и требует колоссальных временных затрат. В журнале International Journal of Laboratory Hematology опубликованы результаты исследования системы цифровой морфологии Scopio X100 HT. Учёные из Рима проверили, насколько эффективно алгоритмы справляются с анализом аспиратов костного мозга при онкогематологических патологиях.
📊 Суть исследования Врачи проанализировали 334 образца костного мозга пациентов с различными диагнозами: от миелодиспластических новообразований до острых лейкозов. Система сканирует мазок, создает цифровое изображение сверхвысокого разрешения и автоматически распределяет клетки по категориям. Полученные данные сравнивали с ручным подсчётом, выполненным экспертами-гематологами.
⚖️ Основные результаты:
🔹 Гранулоцитарный росток: Показана самая высокая корреляция с ручным методом. После проверки врачом точность достигла почти максимума (r = 0,93). 🔹 Эритробласты: Искусственный интеллект успешно распознавал клетки красного ряда, даже при наличии признаков дизэритропоэза (морфологических аномалий). 🔹 Бластные клетки: В образцах с содержанием бластов менее 5% система работала безупречно. В диагностически сложных случаях с высокой бластемией (>5%) точность автоматического определения была ниже, но значительно возрастала после этапа «пост-классификации» врачом. 🔹 Мегакариоциты: Цифровая система оказалась крайне полезной для поиска редких гигантских клеток. Там, где глаз врача при обычном просмотре мог их пропустить, полнопольное сканирование находило единичные элементы.
🚩 Трудности и ограничения Система пока не является полностью автономной. Выраженная гиперклеточность мазков (очень высокая плотность клеток) и атипичные лимфоидные популяции всё ещё требуют пристального внимания специалиста. Также морфологическая дифференцировка монобластов и промоноцитов остаётся сложной задачей для текущих алгоритмов.
🎓 Вывод для клиницистов Цифровая морфология не заменяет врача, но радикально меняет рабочий процесс. Она позволяет: ✅ Стандартизировать подсчёт миелограммы. ✅ Создавать цифровые архивы для динамического наблюдения за пациентом. ✅ Проводить удалённые консультации (телемедицина) без пересылки стёкол.
Искусственный интеллект становится надежным ассистентом, минимизируя человеческий фактор и ускоряя постановку диагноза в сложных клинических случаях. 🏥🤖
Источник для цитирования: Zini G, Chiusolo P, Marra J, Rossi E, Bellesi S, Pelliccioni N, d’Onofrio G. Assessment of the Performance of Siemens Scopio Digital Morphology on Bone Marrow Aspirates in Onco-Hematology. International Journal of Laboratory Hematology, 2026; 0:1–8. СКАЧАТЬ PDF
