换一批基于对比学习的急性早幼粒细胞白血病智能检测算法模型在全血细胞分析中的建立与验证
Establishment and validation of intelligent detection model for acute promyelocytic leukemia based on contrastive learning in complete blood cell analysis
摘要目的 利用学习统计软件建立基于对比大模型的急性早幼粒细胞白血病(M3)智能检测算法模型(简称M3模型),并验证其有效性.方法 通过实验室信息系统(LIS)和医院信息系统(HIS)检索并统计北京协和医院8 256例行全血细胞分析的门诊及住院患者数据,建立M3筛查模型.采用2023年7-10月本院行全血细胞分析的门诊及住院患者数据对M3模型进行验证.结果 M3模型对全血细胞分析中M3的筛查具有一定应用价值,在筛查中性粒细胞毒性变化方面有一定作用,成功筛出2例中性粒细胞蓝绿色包涵体.结论 M3模型对M3诊断的特异性有待提高.后续研究将增加M3阳性病例以优化模型,在保证高敏感性的同时提高特异性,为全血细胞分析智能审核提供帮助.
更多相关知识
关键词
智能检测算法急性早幼粒细胞白血病幼稚粒细胞全血细胞分析intelligent detection algorithmacute promyelocytic leukemiapromyelocytecomplete blood cell analysis
分类号
R446（诊断学）
栏目名称
DOI
10.13602/j.cnki.jcls.2024.04.03
发布时间
2024-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览31
- 被引0
- 下载17
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
