1884年，丹麥學(xué)者革蘭（C.Gram）根據(jù)細菌細胞壁的構(gòu)造和化學(xué)成分，通過染色后脫色能力的差異，將細菌分為革蘭氏陽性菌與革蘭氏陰性菌，創(chuàng)立了革蘭氏染色法。

作為識別細菌感染和指導(dǎo)抗生素治療的關(guān)鍵手段，革蘭氏染色法已成為微生物學(xué)中最基本、應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，但該技術(shù)目前也面臨著效率與精準度的雙重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)人工鏡檢結(jié)果易受主觀經(jīng)驗影響，全片全視野檢查耗時費力，經(jīng)驗豐富的檢驗師完成一張涂片的鏡檢平均需要大約15分鐘。一方面，培養(yǎng)一個高水平的醫(yī)生通常需要十?dāng)?shù)年，臨床醫(yī)生的培養(yǎng)速度遠遠跟不上臨床樣本的增量；另一方面，在樣本量大或急需快速獲取結(jié)果（如急診、危重癥患者）的情況下，這樣的檢測時長往往難以滿足臨床對即時性的高要求。

為了保障實驗室檢測質(zhì)量，提升檢測效率，迪安診斷依托20多年積累的海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，自主研發(fā)了革蘭氏染色涂片智能識別系統(tǒng)，通過AI快速精準識別，再由人工復(fù)核，將每張涂片的平均處理時間縮短至大約1分鐘，以更好地滿足臨床診療需求。

智能識別系統(tǒng)助力革蘭氏染色檢測（迪安診斷供圖）

該系統(tǒng)基于公司自研的多模態(tài)生物數(shù)據(jù)基礎(chǔ)模型“啟迪索微”中的細胞病理基礎(chǔ)模型建設(shè)，具有強大的圖像識別與特征提取能力，結(jié)合醫(yī)療圖像長尾問題處理技巧及革蘭氏染色涂片細胞微生物特征深度優(yōu)化，可精準高效完成：

精準宿主細胞計數(shù)

自動識別統(tǒng)計白細胞、鱗狀上皮細胞、纖毛柱狀上皮細胞、紅細胞等多種常見細胞，為感染部位及炎癥程度提供依據(jù)。

細菌分類與量級估計

自動區(qū)分革蘭氏陽性球菌/鏈球菌/桿菌，革蘭氏陰性球菌/桿菌，半定量評估數(shù)量。

真菌檢測與識別

自動識別念珠菌孢子、念珠菌菌絲、曲霉菌絲、隱球菌等真菌并計數(shù)提示，輔助真菌感染篩查。

自動知識庫收集

自動收集采圖樣本，并記錄對應(yīng)的樣本結(jié)果、圖像結(jié)果，自動歸檔至數(shù)據(jù)庫。

目前，該系統(tǒng)已應(yīng)用于迪安診斷總部宏基因組實驗室和微生物實驗室，經(jīng)過算法適配后，可在國產(chǎn)GPU算力平臺上穩(wěn)定運行。檢驗師只需對革蘭氏染色涂片進行數(shù)字化掃描并同步至系統(tǒng)，系統(tǒng)就能對圖像進行自動快速識別并給出初步識別結(jié)果，檢驗師再對AI判讀結(jié)果進行最終復(fù)核與確認。這種人機協(xié)同模式，確保系統(tǒng)完成對實驗室每日全量樣本的穩(wěn)定處理，截至目前已累計處理圖像超百萬張。

經(jīng)大規(guī)模實驗室樣本驗證，該系統(tǒng)的算法識別準確率達到臨床診斷需求，其中對白細胞、纖毛柱狀細胞、巨噬細胞等細胞的識別準確率超95%，對革蘭氏陽性球菌、陰性桿菌等病原體的識別準確率超92%，有效提升了實驗室檢測的精準度與效率，減輕了實驗室檢測人員的工作負荷。

為了加快革蘭氏染色涂片智能識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標注速度，迪安診斷還自主研發(fā)了智能標注系統(tǒng)。該標注系統(tǒng)，借助人工智能算法加速了圖像標注的效率和質(zhì)量，可以對革蘭氏染色圖像中的細胞和病原體等進行像素顆粒度的精細標注，相應(yīng)產(chǎn)品已經(jīng)獲得軟件著作權(quán)授權(quán)并已上架杭州市數(shù)據(jù)交易所。

未來，迪安診斷將持續(xù)深化AI與大數(shù)據(jù)在實驗室場景中的應(yīng)用，通過智能化升級檢測流程、賦能精準診斷決策、提升資源配置效率，打造真正具備自感知、自決策、自執(zhí)行能力的智慧化實驗室。（迪安診斷）

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