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AI在革命性血液学和血液库的作用
Rohit Swami，Sushant University简介人工智能学院MLT助理教授人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化工作流程和改善患者结果来改变血液学和血液库。 AI驱动的工具，例如自动血细胞分析中的机器学习，AI驱动的数字形态和输血医学中的预测分析，都在继续阅读“ AI在革命性血液学和血液库中的作用”
来源:苏尚特大学博客Rohit Swami，Sushant University MLT卫生科学学院助理教授
简介
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化工作流程并改善患者预后来改变血液学和血液库。 AI驱动的工具，例如自动化血细胞分析中的机器学习，AI驱动的数字形态和输血医学中的预测分析，都在彻底改变实验室实践。该博客探讨了人工智能为血液学和血液库带来的进步，AI整合的好处和挑战以及实验室专业人员如何适应这种快速发展的景观。
血液学中的AI：提高诊断准确性和效率
血液学中的AI血液学实验室在诊断和监测各种血液疾病（包括贫血，白血病和凝血异常）中起着至关重要的作用。 AI通过提高血液分析的速度和准确性来推进该领域。关键应用程序包括：
1。自动血细胞分析
传统的血液学分析仪基于预定义的特征对血细胞进行分类，通常需要手动验证。配备深度学习算法的AI驱动分析仪可以以显着的精度区分正常细胞和异常细胞。这些系统不断地从大型数据集中学习，减少人为错误并提高诊断准确性。
2。辅助数字形态
AI驱动的数字形态工具分析血液涂片以检测和分类细胞异常。这些系统提供了快速，一致和详细的评估，有助于早期发现白血病等血液系统恶性肿瘤。 AI还可以帮助区分外观相似的条件，从而降低手动幻灯片评论中的主观性。
3。疾病进展的预测分析
AI在血液库中： -
1。Ai增强供体筛选
2。智能血液匹配
3。实时血液清单管理
结论