AI時(shí)代下骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的教學(xué)與思考*

馬影影，彭賢貴，高 蕾，高 力，孔佩艷，張 曦，張 誠(chéng)

陸軍軍醫(yī)大學(xué)第二附屬醫(yī)院血液病醫(yī)學(xué)中心/全軍血液病中心/創(chuàng)傷、燒傷、復(fù)合傷國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400037

人工智能(AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新型技術(shù)科學(xué)。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI輔助識(shí)別及輔助診斷技術(shù)已被應(yīng)用于影像學(xué)、病理學(xué)、藥物研發(fā)等方面，其強(qiáng)大的功能被臨床工作者及研究人員所認(rèn)可。病理檢查是目前診斷腫瘤的金標(biāo)準(zhǔn)，而對(duì)于血液病來說，骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)則有著舉足輕重的地位。前期，本中心將AI輔助識(shí)別及輔助診斷技術(shù)應(yīng)用于血液病實(shí)驗(yàn)診斷領(lǐng)域，在人工識(shí)別和機(jī)器判讀診斷競(jìng)賽中，AI的表現(xiàn)堪稱完美[1]。此外，本中心還將AI圖像教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)學(xué)生骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的教學(xué)中，接受該教學(xué)方式的學(xué)生在骨髓細(xì)胞形態(tài)識(shí)別和血液病診斷方面均表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，且該教學(xué)方式能提高課堂教學(xué)效果，調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，提升學(xué)習(xí)效率[2]。

1 骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的使用現(xiàn)狀

骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查是血液病患者的重要檢查項(xiàng)目之一，在血液病診斷、療效評(píng)估、預(yù)后判斷中具有重要價(jià)值。骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查作為常見的檢查方法，包含骨髓涂片、外周血涂片分析，要求制備的涂片著色均勻、細(xì)胞平鋪，放大1 000倍后仍可以區(qū)分骨髓細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征及類型，適用于貧血、出血、淋巴結(jié)腫大等的病因診斷[3]。無論是FAB分型還是WHO分型，骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)均為血液病診斷的首要依據(jù)，以在光學(xué)顯微鏡下觀察細(xì)胞形態(tài)特征作為基礎(chǔ)，聯(lián)合組織學(xué)、免疫化學(xué)、分子診斷學(xué)、細(xì)胞遺傳學(xué)等進(jìn)行綜合分析[4-6]。

但由于技術(shù)單一、觀察的對(duì)象只是細(xì)胞表面結(jié)構(gòu)，以及對(duì)細(xì)胞形態(tài)的鏡檢結(jié)果判定高度依賴鏡檢者的主觀經(jīng)驗(yàn)等問題，導(dǎo)致骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性不高[7]。且骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查結(jié)果還可能受到骨髓組織結(jié)構(gòu)、增生度、細(xì)胞分布不均等因素的影響，導(dǎo)致難以準(zhǔn)確地反映骨髓造血的實(shí)際狀態(tài)[8]。因此，要提高骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢查結(jié)果的準(zhǔn)確性，不僅要提高閱片人員的基礎(chǔ)辨讀能力及對(duì)疑難病例的掌握，還要加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室與臨床科室的聯(lián)系，從根本上杜絕不合格標(biāo)本的產(chǎn)生，做到標(biāo)本獲取、制備、閱片及結(jié)果報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，并逐步做到細(xì)胞形態(tài)的辨認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、規(guī)范。

2 骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的臨床教學(xué)現(xiàn)狀

骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)歷來是臨床細(xì)胞學(xué)教學(xué)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，其要求學(xué)生掌握骨髓細(xì)胞形態(tài)特點(diǎn)及變化規(guī)律，但這部分內(nèi)容的語言描述通常顯得抽象且枯燥，學(xué)生難以理解和記憶。提高骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的教學(xué)質(zhì)量，幫助學(xué)生熟練掌握骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)知識(shí)，是培養(yǎng)實(shí)用型醫(yī)學(xué)人才的重要環(huán)節(jié)[9]。

在講授骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)相關(guān)知識(shí)之前，應(yīng)先強(qiáng)化白細(xì)胞分類計(jì)數(shù)的理論及實(shí)驗(yàn)教學(xué)，在學(xué)生對(duì)外周血細(xì)胞形態(tài)有深刻認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，再講授血細(xì)胞的發(fā)育、演變規(guī)律及其形態(tài)，由淺及深、循序漸進(jìn)。在理論課講授了各系統(tǒng)、各階段細(xì)胞的形態(tài)后，對(duì)形態(tài)較相似的細(xì)胞，如原紅細(xì)胞、原粒細(xì)胞、原單核細(xì)胞等進(jìn)行比較、歸納，指出相同點(diǎn)與鑒別點(diǎn)，再在顯微鏡下示教，反復(fù)進(jìn)行“認(rèn)識(shí)、比較、熟悉、鞏固”這一過程[10-11]。

骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的教學(xué)更強(qiáng)調(diào)師生互動(dòng)，與一般教學(xué)相比，其更注重直觀教學(xué)、實(shí)物教學(xué)、多媒體教學(xué)和強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)教學(xué)，同時(shí)還要注意知識(shí)的連貫性。但是在臨床教學(xué)中，學(xué)生實(shí)習(xí)的內(nèi)容多、任務(wù)重，且分配到骨髓細(xì)胞學(xué)實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)的時(shí)間短，很難按照“認(rèn)識(shí)、比較、熟悉、鞏固”這一過程進(jìn)行學(xué)習(xí)，更難達(dá)到讓學(xué)生參與檢驗(yàn)工作的教學(xué)目的，導(dǎo)致無法充分調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

3 AI技術(shù)在骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)中的應(yīng)用

近年來，AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用備受關(guān)注，其在標(biāo)本處理、形態(tài)學(xué)檢驗(yàn)及檢驗(yàn)結(jié)果審查等過程中均發(fā)揮著重要作用，隨著AI技術(shù)的飛躍式發(fā)展，關(guān)于血細(xì)胞形態(tài)的AI技術(shù)研究也越來越多。在不同類型的血細(xì)胞識(shí)別方面，使用傳統(tǒng)圖像處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)白細(xì)胞和紅細(xì)胞進(jìn)行分類，識(shí)別有效率高達(dá)98%[12]；在血液系統(tǒng)惡性腫瘤細(xì)胞識(shí)別方面，使用K-means算法及向量機(jī)分類器對(duì)急性髓系白血病常見類型(M2～M5)的細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確度可達(dá)96%，特異度達(dá)98%，具有較高的診斷效能[13-14]；應(yīng)用圖像分割和數(shù)據(jù)挖掘算法檢測(cè)急性淋巴細(xì)胞白血病時(shí)，能準(zhǔn)確區(qū)分正常和異常外周血涂片，給出異常細(xì)胞和正常細(xì)胞的特征值，準(zhǔn)確率在細(xì)胞水平上可達(dá)98.10%[15]；SAEEDIZADEH等[16]使用瓶頸算法改進(jìn)的SVM分類器在顯微圖像中能自動(dòng)識(shí)別骨髓瘤細(xì)胞，對(duì)骨髓瘤細(xì)胞進(jìn)行鑒定的靈敏度為96.52%，特異度為93.04%，準(zhǔn)確度為95.28%。

隨著AI技術(shù)在血液腫瘤智能診斷研究中的深入，細(xì)胞形態(tài)和流式細(xì)胞儀數(shù)據(jù)的智能化分析將會(huì)逐步應(yīng)用于血液腫瘤的輔助診斷，甚至還可以整合免疫表型、基因分型、染色體核型分析等相關(guān)信息，得出綜合性的診斷報(bào)告。與此同時(shí)，AI技術(shù)不僅提高了檢驗(yàn)效率、減少了檢驗(yàn)診斷誤差，也改善了我國(guó)醫(yī)療資源分配不均的現(xiàn)狀，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者也能通過AI技術(shù)享受到最先進(jìn)、最專業(yè)的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)服務(wù)，從而進(jìn)一步提高臨床工作質(zhì)量。

4 AI技術(shù)在骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用

隨著AI技術(shù)在骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)及血液腫瘤智能診斷中的研究不斷深入，其在臨床中的應(yīng)用也越來越廣泛，針對(duì)目前骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)教學(xué)中存在的問題及AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的發(fā)展趨勢(shì)，如何將AI技術(shù)與骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)教學(xué)相結(jié)合，應(yīng)用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量，是臨床教學(xué)需要突破的關(guān)鍵點(diǎn)。在AI技術(shù)的輔助下，可建立人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)，從而將與學(xué)生交流和互動(dòng)的對(duì)象由教師擴(kuò)展到教師和AI機(jī)器，利用大數(shù)據(jù)分析學(xué)生課堂學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)并及時(shí)為教師提供更多的教學(xué)信息。同時(shí)，學(xué)生可依照自身知識(shí)的掌握情況，借助線上學(xué)習(xí)平臺(tái)完成細(xì)胞形態(tài)辨認(rèn)的練習(xí)，還可將學(xué)習(xí)成果上傳到系統(tǒng)，通過測(cè)評(píng)來獲取學(xué)習(xí)效果的反饋信息，使學(xué)生及時(shí)發(fā)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)時(shí)所存在的問題，從而保證學(xué)習(xí)方向的正確性[17]。另一方面，針對(duì)不同層次的學(xué)生，還可以利用AI技術(shù)進(jìn)行有針對(duì)性地教學(xué)。

針對(duì)本科實(shí)習(xí)生的骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)教學(xué)，傳統(tǒng)的教學(xué)方式為教師歸納性地講解血液病及骨髓細(xì)胞形態(tài)的相關(guān)知識(shí)，然后由實(shí)習(xí)生各自利用顯微鏡進(jìn)行觀察、學(xué)習(xí)并討論。該方式存在的問題是實(shí)習(xí)生在血液科實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)時(shí)間短、骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)內(nèi)容復(fù)雜，短時(shí)間內(nèi)很難將該學(xué)科的專業(yè)知識(shí)系統(tǒng)地掌握，從而造成帶教老師帶教態(tài)度不認(rèn)真、學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度不積極，使學(xué)生很難將理論知識(shí)吸收并轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力。因此，如何利用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)讓初學(xué)者在短時(shí)間內(nèi)接受復(fù)雜的骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)知識(shí)并提高學(xué)習(xí)效率是教學(xué)研究需要積極探索的問題。前期，本中心將AI輔助識(shí)別及輔助診斷技術(shù)應(yīng)用于血液病實(shí)驗(yàn)診斷領(lǐng)域，對(duì)不同系統(tǒng)細(xì)胞的形態(tài)、細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，利用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)對(duì)不同系統(tǒng)細(xì)胞、不同疑難程度疾病、不同病種進(jìn)行分層，大大提高了細(xì)胞的辨識(shí)度。進(jìn)一步將該系統(tǒng)應(yīng)用于臨床實(shí)習(xí)生的教學(xué)中，將110名臨床醫(yī)學(xué)五年制本科生隨機(jī)分為研究組(采用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)教學(xué))和對(duì)照組(采用傳統(tǒng)教學(xué))，每組55例，進(jìn)行骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)教學(xué)。研究組在多媒體教學(xué)的基礎(chǔ)上運(yùn)用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行檢索、學(xué)習(xí)、測(cè)試。對(duì)照組采用傳統(tǒng)多媒體教學(xué)和顯微鏡讀片。結(jié)果顯示，研究組骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)讀片成績(jī)普遍高于對(duì)照組，在細(xì)胞形態(tài)識(shí)別和血液病診斷兩種題型中，研究組學(xué)生得分均較高[2]。

針對(duì)專業(yè)型碩士及住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)醫(yī)師，該群體在前期實(shí)習(xí)過程中對(duì)骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)相關(guān)知識(shí)有一定的了解，但其臨床基礎(chǔ)薄弱，對(duì)復(fù)雜的細(xì)胞形態(tài)及疑難病例的掌握欠佳，因此在教學(xué)中要注重培養(yǎng)其自學(xué)能力，利用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)可達(dá)到個(gè)性化教學(xué)的目的，具體方法如下，(1)課前預(yù)習(xí)：初步了解課堂上即將學(xué)習(xí)的知識(shí)，掌握大概內(nèi)容；(2)課堂學(xué)習(xí)：教師面授和AI圖像教學(xué)系統(tǒng)相結(jié)合，組織學(xué)生對(duì)各種常見疾病的典型病例進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效率；(3)課后復(fù)習(xí)：針對(duì)課堂上講授的內(nèi)容，學(xué)生可以自己利用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行復(fù)習(xí)及錯(cuò)題訓(xùn)練，并可通過系統(tǒng)向帶教老師提問，提高學(xué)習(xí)效率。

針對(duì)進(jìn)修醫(yī)師，該群體有一定的理論基礎(chǔ)和臨床經(jīng)驗(yàn)，多已熟練掌握血液科常見病的骨髓細(xì)胞形態(tài)變化，因此其教學(xué)重點(diǎn)應(yīng)為疑難病例，進(jìn)修醫(yī)師可利用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)有針對(duì)性地根據(jù)自身知識(shí)掌握情況和需求進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后應(yīng)用到實(shí)踐，在實(shí)踐中互相交流各自存在的問題，針對(duì)問題進(jìn)行分析，然后再利用該系統(tǒng)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練，從而不斷更新和拓展知識(shí)面，以適應(yīng)醫(yī)學(xué)的發(fā)展步伐。

5 展 望

骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)是臨床教學(xué)中的難點(diǎn)，傳統(tǒng)教學(xué)方法是一種被動(dòng)的知識(shí)灌輸模式，強(qiáng)調(diào)教師“教”的重要性，以教師為中心，學(xué)生按照要求被動(dòng)學(xué)習(xí)，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的主觀能動(dòng)性未能得到充分發(fā)揮，同時(shí)也不能根據(jù)每個(gè)學(xué)生的不同需求做到個(gè)體化教學(xué)。而在骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)的教學(xué)中應(yīng)用AI圖像教學(xué)系統(tǒng)有利于學(xué)生基礎(chǔ)能力的訓(xùn)練，學(xué)生可根據(jù)自身所需，利用系統(tǒng)反復(fù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，從而牢固掌握所學(xué)知識(shí)點(diǎn)，提升學(xué)習(xí)效率。此外，AI圖像教學(xué)系統(tǒng)還能有效提高教師的工作效率，幫助教師實(shí)現(xiàn)個(gè)體化教學(xué)，減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)，使其能將更多的精力投入到教學(xué)研究中。