目的:建立人工智能(AI)模型,评价AI辅助多参数流式细胞术(MFC)诊断儿童急性B淋巴细胞白血病(B-ALL)微小残留病(MRD)的可行性。方法:以北京大学第一医院门诊B-ALL MRD随访病例227例标本进行AI应用探索性研究,以多维空间密度分布的非监督学习分群聚类算法为基础,对MFC数据进行聚类分析;同时参考人工逻辑设门思路和细胞的抗原表达水平,应用决策树和随机森林等监督学习算法判别细胞分类,并将AI分析B-ALL MRD结果以二维图、降维t-分布领域嵌入算法(t-SNE)和热图进行可视化呈现。通过与人工分析比较,评价AI辅助MFC诊断B-ALL MRD的性能和一致性。结果:AI分析可快速检测出骨髓中B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的数量和百分比;且在多次重复检测时各参数差值的变异系数(
CV)均为0。AI分析速度较传统人工分析提高4~5倍。与人工分析比较,AI分析B-ALL MRD细胞的查全率(敏感度)和阴性预测值为100
作者:周丽娜;贺环宇;苗林子;龚岩;王建中;屈晨雪;王志岗;郭琰;由然;苑蝶
来源:中华检验医学杂志 2020 年 43卷 12期