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人工智能在临床血液学检验教学中的应用

【摘要】本文重点探讨了人工智能在临床血液学检验教学中的应用。通过剖析

临床血液学检验教学的现状，结合人工智能技术的优势，从案例库建设、图谱资

源库建设、虚拟仿真训练、辅助教学、临床思维训练等多个角度探讨其在临床血

液学检验教学中的应用前景，并对人工智能在教学实践中可能存在的问题进行分

析。

【关键词】人工智能；血液学；教学

人工智能（artificialintelligence，AI）近年来在检验医学教育领域蓬

勃发展，为临床血液学检验教育带来了从数字化到智能化转型的教学方法，也为

临床血液学检验教学的发展和改革提供了全新思路［1］。本文从多个角度探讨

AI在临床血液学检验教学改革中的应用及其优势，阐述其为临床血液学检验教

学带来的积极影响和发展前景。

一、AI与检验医学教学

1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上提出AI的概念，标志着该领域的

诞生［2］。后来，海恩莱因和卡普兰将AI定义为“系统地处理外部数据并从中

学习以实现特定目标和任务的能力”［3］。20世纪70年代初，AI开始应用于

医学领域，旨在加强医疗诊断和治疗。近年来，随着大数据、云计算、虚拟仿真

等新型信息技术的发展，AI技术在医疗领域的应用日益广泛且成熟。在中国，A

I技术也已应用于医疗档案信息化管理、疾病辅助诊断和诊断等日常临床实践［4

-8］。随着技术的进步和医疗行业对其的接受度提高，在个性化医疗、远程医

疗服务、手术机器人和药物研发等领域有巨大潜力［9-11］。

显微镜和分光光度计作为主要手动检验工具使用了300多年。由于检验技术

发展缓慢，提供的检测项目有限，检验医学在临床实践中的影响力受到限制，因

此被视为临床医学的“辅助科室”［12］。21世纪以来，质谱、免疫学、高通

量测序、流式细胞术等先进技术推动检验医学飞速发展，检验流程已从传统的手

工操作演变为高度信息化和自动化的实验室模式，再到现在的智能化和数字化新

时代，这些技术极大地扩展了临床检测项目的种类，检测项目激增，显著提升了

医疗服务质量、效率和可及性，使检验医学正从医学舞台的边缘走向中央［13］。

目前，虽然我国AI在高等教育中的应用方兴未艾，但与临床血液学检验教

学融合尚显不足，并未跟上AI在医疗领域取得的重大突破［14］。有研究表明

［15］，医学检验技术专业学生会担心未来从事岗位被AI技术替代。AI为传统

教学模式提供了从数字化到智能化转型的全新思路，为教学方式带来了根本性改

变，使AI赋能教育成为现实［1］。将AI融入检验医学教学体系将为未来医疗

事业带来革命性的改变，因为医学教育可以在职业生涯早期惠及最大的医学生群

体。因此，如何确保AI技术有效融入检验医学教学，系统培养创新型检验人才、

检验医师及医学检验科学人才是检验医学教育工作者面临的最紧迫任务。

二、临床血液学检验教学特点

1.强调实践技能的培养：临床血液学检验作为检验医学的重要分支学科，强

调“基础与临床”“理论与实践”医教协同，培养具备岗位胜任力的检验医学人

才。目前，临床常用的检验项目近1000项，具有明确诊断效能的检验项目超过

4000项［13］，临床检验项目数量之所以如此庞大，是因为“精准医学”和“个

体化医疗”时代对疾病的诊断和治疗要求越来越高，需要借助多种质量控制和标

准化的检验手段来获取更精确、更全面的生理和病理信息，这对血液疾病早期诊

断、病情监测、预后判断与风险评估等方面至关重要。随着分子诊断、细胞检测、

流式细胞术和组合检验指标分析等高新检测技术的不断涌现，要求学生掌握新技

能，以提升临床血液学检验能力。

形态学检验人员的培养具有挑战性，需长期学习培训积累经验，其专业能力

直接关系到患者治疗效果和生存率。学生必须掌握血细胞分析、形态学检查、血

涂片制备及染色的质量控制及评价，全面深入掌握自动化血细胞形态分析仪/系

统等检验仪器的基本原理和步骤，同时还要熟练掌握对预分类结果人工确认、再

分类、人工镜检的内容、规范和流程［16］。因此形态学检验人员教学中的重难

点是如何培养具备专业素养的实践型检验人才。

2.多学科深度合作与整合：临床血液学检验融合了几乎所有相关学科的进步

和贡献，它基于血液学理论，借助生物化学、免疫学、遗传学和分子生物学等实

验方法，来研究血液及造血器官的生理病理变化，为临床血液病的诊断、治疗和

监测提供科学依据［17］。

临床血液学检验课程内容通常围绕临床血液疾病的精准