人工智能辅助多参数流式细胞术诊断儿童急性B淋巴细胞白血病微小残留病

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%，准确度为82.44%。经人工审核后的AI分析结果再与人工分析比较，去除了假阳性，其查准率（阳性预测值）和准确度均可达100%。人工审核后的AI分析B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的百分比与人工分析结果差异无统计学意义（ P均>0.05）。 结论:本研究初步建立的AI模型数据分析重复性好、分析速度快，具有较高的查全率（敏感度）和阴性预测值，可用于基于本研究的8色抗体组合方案辅助MFC诊断儿童B-ALL MRD。