1590年前后，荷蘭眼鏡制造商Jansen簡單的利用一個凹鏡和一個凸鏡制做成了世界首臺顯微鏡，將人類的視野從宏觀轉向微觀，開啟了形態學檢驗的大門。1650年，荷蘭人列文虎克制做的第一臺光學顯微鏡誕生，通過其發明的放大300倍光學顯微鏡首次成功觀察到人類紅細胞。此后利用顯微鏡對微觀世界的觀察手段和方法一直沿用至今，為細胞形態學、微生物學、寄生蟲學學科萌芽與發展奠定了基礎。長久以來，形態學檢驗嚴重依賴人工操作，但是人工操作檢測速度慢、操作繁瑣、一致性差，檢驗結果依賴操作人員工作責任心和檢驗技術水平。在標本量日益增長的今天，傳統人工顯微鏡檢測顯然已經無法滿足臨床的檢測需求。
圖1：形態學鏡檢發展史
隨著計算機硬件性能、算法算力的全面提升，機器視覺、卷積神經網絡技術的快速迭代，人工智能技術在醫學領域得到了迅猛發展，細胞形態學鏡檢是人工智能應用的核心領域，愛威科技是起步最早、經驗及成果最豐富的實踐者。愛威原始創新的“機器視覺技術”和“醫學顯微鏡形態學檢驗自動化”等多項關鍵共性技術處于國際領先地位，終結了以往形態學檢測只能依賴人工完成的歷史，填補了多項國際、國內技術空白。陸續實現了尿液、糞便、白帶、血液等標本中有形成分自動化、智能化、標準化、規范化檢測，是國內外將AI應用于形態學識別領域的典型代表。
圖2：AI鏡檢到底有多智能
深度學習算法、計算能力、大數據是人工智能的三大要素，任何影響以上三要素的因素都可能影響到細胞識別的準確性和穩定性。目前，愛威科技目前已在6000多家醫院實現裝機10000余臺，年檢測標本量超1.1億人次，為AI的訓練提供了海量數據。其次，為了提高算力，愛威科技搭建多臺高性能服務器，可同時進行不同參數下的模型訓練，極大的提高了運算速度。愛威科技4代AI識別系統基于卷積神經網絡的深度學習方法，配合智能采圖技術，并通過大數據進行模型訓練后，構建了尿液、糞便、白帶、血液等標本中有形成分識別的深度學習模型，模型采用卷積的方式逐步挖掘圖像中的淺層特征、中層特征、深層特征，具有更強魯棒性和泛化能力，確保檢測結果準確、穩定、可靠。目前4代AI識別系統已廣泛應用于其推出的尿液、糞便、生殖道分泌物、血液等標本的自動化分析產品及解決方案中，極大的降低了操作老師工作量，提高了工作效率，獲得了廣泛認可。
圖3：愛威鏡檢家族
AVE-7200系列模塊化尿液分析流水線
檢測項目
理學：包括顏色、濁度、比重、電導率、滲透壓。
干化學：14項，可提供尿微量白蛋白/肌酐（ACR）。
形態學：尿液中白細胞、上皮細胞、管型、結晶細分類及定量計數，對紅細胞形態學進行分析，并提供紅細胞形狀、大小、色度曲線圖以及大小-色度散點圖，輔助判斷血尿來源。
AVE-2100系列模塊化血細胞形態學自動化分析流水線
檢測項目
白細胞：分為中性粒細胞、淋巴細胞、單核細胞、嗜酸性粒細胞、嗜堿性粒細胞，計算各類細胞百分比，并可對異常白細胞和幼稚粒細胞進行預分類。
紅細胞：可分為正常紅細胞、大紅細胞、小紅細胞、球形紅細胞、靶形紅細胞、口形紅細胞等，計算各類細胞占比，并對紅細胞形態進行描述，對幼稚紅細胞進行預分類。
血小板：可分為正常血小板、大/巨血小板、血小板聚集，并對血小板聚集超出預警值進行提示。
寄生蟲：可以對血液寄生蟲（瘧原蟲、斑氏絲蟲、克氏錐蟲、杜氏利什曼原蟲等）感染進行提示。
再分類：經人工審核后，可對異常分類的細胞、未識別的細胞再次分類。
AVE-32系列生殖道分泌物分析儀
檢測項目
干化學：可對pH、過氧化氫、乳酸、白細胞酯酶、唾液酸苷酶、β-葡萄糖醛酸苷酶、乙酰氨基葡萄糖苷酶、脯氨酸氨基肽酶、凝固酶、氧化酶、堿性磷酸酶進行檢測，輔助判斷陰道炎類別。
形態學：包括紅細胞、白細胞、上皮細胞、線索細胞、陰道毛滴蟲、球菌、桿菌、真菌、
病原微生物，自動報告清潔度，可拓展提供菌群密集度、多樣性、優勢菌、Nugent 評分、Donders 評分等指標，并可提供滴蟲檢測動態視頻，提高滴蟲檢出率。
AVE-56系列全自動糞便分析儀
檢測項目
理學：自動識別顏色、性狀。
形態學：可檢測顯微鏡下糞便標本中的所有有形成分，包括紅細胞、白細胞、結晶、蟲卵、細菌、真菌、脂肪球、淀粉顆粒等。
化學和免疫學：糞便隱血（支持血紅蛋白免疫法、轉鐵蛋白免疫法、血紅蛋白化-免雙聯法、血紅蛋白-轉鐵蛋白免疫雙聯法）、輪狀病毒、腺病毒、幽門螺旋桿菌、鈣衛蛋白、乳鐵蛋白等。
從替代人工鏡檢，到單機再到流水線全程自動化，再升級到AI深度學習和大數據云管理，歷經20多年的臨床實踐應用與積累，作為形態學鏡檢智造領域代表，愛威科技的成長史演繹了形態學鏡檢的發展史。隨著人工智能、大數據等先進技術的不斷成熟與深度融合，智慧形態學檢測將實現對實驗室設備及數據等的智能化管理，大大提高檢測效率，減輕人力負擔，降低運行成本，推進標準化建設。從智能硬件到云計算平臺，從數據分析到機器學習算法，都將助力實驗室實現更加智能化和高效化，讓臨床實驗室成為診斷決策過程中的“最強大腦”，提高醫療效率，護佑百姓健康。
