在使用自动化血细胞分析仪进行血细胞分析时应有效进行血涂片复检，按照目前的复检规则，需进行血涂片检查的样本比例为20%~30%。如果主要使用人工进行血涂片制备染色和显微镜检查，则工作量较大，需设立足够多的岗位，培养足够多的有资质人员才能完成复检工作。但目前的情况却是人员配置不足，检验效率低，不能较好地执行复检规则。如果临床实验室使用自动推片机、染片机替代人工制片、染片过程，则可以大幅提高检验效率，保证血涂片的质量；采用仪器法进行血细胞形态学检验能够缓解人工负荷、提高检验效率、解决人力不足问题，提高异常细胞及异常形态的检出率^［9］。

临床实验室在使用自动化血细胞形态分析仪时宜将血细胞分析复检规则、自动化血细胞形态分析仪阅片规则、血细胞分析和形态学检查结果报告的审核规则通过信息系统有效结合起来；有条件的实验室宜将血细胞分析仪、推染片仪、自动化血细胞形态学分析仪通过实验室信息系统（laboratory information system，LIS）或借由计算机中间件整合形成血细胞分析和细胞形态学检查的整体化流水线，实现从检测到复检和审核流程的自动化。AI血细胞形态学检验为有效落实血细胞复检规则提供了方法学工具，为血细胞形态学检验存在的人力资源问题提供了解决方案，提高了检验效率^［10］。

血液病具有代表性症状和体征缺乏特异性以及继发性血液病较常见的特征，因此检验（实验）诊断在血液病的诊断中占有突出地位，尤其是血细胞形态学检验^［11］。近年来造血与淋巴组织肿瘤（简称血液肿瘤）的发病率不断增加，血液肿瘤在早期、慢性期时发病隐匿，常缺乏明显的症状，难以早期发现和诊断。当出现发热、贫血、出血、肝脾肿大、淋巴结肿大等有明显临床表现而就诊时，血液肿瘤患者多已处于转化期或急变期，常错过最佳治疗阶段；即使经过化疗、造血干细胞移植，临床疗效也因人而异，且治疗费用高。外周血细胞数量及形态学变化可以较早反映血液肿瘤、部分贫血和白细胞良性病变及其他血液系统相关疾病的血细胞病理学特征。检验医师基于细胞形态学改变，包括细胞形态异常和细胞群体构成的改变为主要依据，结合细胞数量、病史、临床表现、临床干预和其他检查，能够对受检者做出血细胞学检验诊断，签发“外周血细胞检验诊断报告”。通过该方法可以对上述血液系统疾病中有血液学改变的受检者进行快速、有效的筛查，给出早期或初步的诊断结论，并提出进一步的检验、检查建议。

目前已经注册的自动化血细胞形态学分析仪检测效率高，采集分析的细胞数量多，观察的视野和筛检范围大，对许多异常细胞有一定的识别能力，为血液病筛查提供了技术上的解决方案^{［12, 13, 14］}。随着技术方法的发展，相信未来会不断有识别细胞谱广、图像质量高、能进行全涂片扫描、细胞血膜数字全景图像重现、准确性和重复性满足临床要求、可定量报告结果、检测通量高、自动化和信息化程度高的AI血细胞形态学分析仪用于临床诊疗，能实现和促进以血细胞病变为基础的血液系统疾病的筛查和早期诊断。血细胞检验用于血液病筛查概念清楚，诊断标准明确，应用价值肯定，将具有很好的实践性和社会效益。

“互联网+医疗服务”作为医疗机构的重要诊疗支撑平台，临床实验室检测的数据参与了临床约70%的诊疗过程，检验诊断是疾病诊断的重要方法，依据检验结果可以进行病因诊断、病理诊断、辅助诊断、病情判定、治疗检测和预后评估，因此检验和诊断也是互联网+医疗健康的重要内容之一。

血细胞形态学检验和诊断对检验医师及技师的知识、技术和能力要求较高，需要足够的从业经历获得经验，培养周期较长，因此具有岗位资质的人员比较缺乏；传统的人工镜检方法费力、费时、效率低，需配置相对较多的岗位人员才能满足工作需要，因此血细胞形态学检验和诊断的人力资源明显不足，导致该诊疗项目在部分二级医院开展的不充分，应用的不广泛、不深入，在基层医院则基本无法开展，给医疗质量和安全带来了较大风险。但自动化血细胞形态学分析仪和互联网技术提供了解决这些问题的可选择方案和技术条件。依托互联网技术，通过血细胞分析仪和自动化血细胞形态学分析仪的整合使用，结合线上、线下的检验和诊断途径，可以提高血细胞形态学检验的效率，延展其服务范围^［15］，保证检验质量，促进其临床应用。可以考虑和建设的互联网+血细胞形态学检查和诊断的工作模式包括以下几个方面。

1.线下检测远程分析报告或会诊：（1）在互联体内的牵头医院设立血细胞形态学分析报告中心，在线分析来自医联体内的社区医院、二级医院、专科医院的血细胞形态学检验数据，对预分类结果进行确认、再分类，必要时提出人工镜检，并上传图像数据的要求，结合血细胞分析数据进行检验结果的审核和报告，对临床提出申请的，或依据检验数据和已有的其他临床资料可以进行诊断的，应尽可能发出检验诊断报告；（2）在医院主院区设立血细胞形态学分析报告中心，在线分析来自分院区的血细胞形态学检验数据，并形成数据报告或检验诊断报告；（3）在远程医疗协作网牵头单位设立血细胞形态学会诊中心，在线分析来自远程医疗协作网内各医疗机构的血细胞形态学检验数据，并给出诊断建议。

2.基于图像分析的外周血细胞计数和白细胞分类计数的AI云检测：基层医疗机构因人力资源缺乏和（或）样本量少而较少开展血细胞计数和白细胞分类计数检测，临床特别需要时，有条件的地区会考虑送检到第三方实验室。但传统的样本送检模式存在等待时间长、效率低、运输成本高、生物安全风险和运输过程中的样本有效性等问题。血液细胞分析云检测系统可以为基层医疗机构打造“样本不跑路、数据跑路”的高效送检模式，该系统是由放置在诊所、乡镇卫生院等基层医疗机构的样本和血细胞数据采集设备以及部署在医学实验室的云端检测服务器构成。系统使用的血液分析仪采用细胞形态学的显微图像分析技术，通过对血液细胞进行直接成像分析，实现血液各种细胞的分类、计数、体积分析。标本采集后加到检测单元上机，系统自动采集数据传输到医学实验室，无需专业的检验人员进行操作。样本数据传输到云端的服务器中进行计算，形成分析报告，并由第三方医学实验室的医师或技师进行人工复核，然后将检验报告传输到样本采集端，呈现给医师和患者。

某些红细胞形态异常可引起相应的疾病，而多种疾病及病理过程亦可引起红细胞形态的异常，血液红细胞形态学检查在临床诊疗中具有重要作用^［16］。目前人工镜检红细胞形态存在很多问题，包括对细胞大小、形状、染色反应的识别和判断缺乏定量数据，主观性强；缺乏有效进行异常形态红细胞定量计数的方法，多数情况下是对有限的油镜视野内的异常红细胞形态的定性评估，结果准确性和重复性均不高，检验效率非常低。因此红细胞形态异常的检查没有在临床上得到足够的应用，临床应用价值没有得到充分挖掘。红细胞形态学检查内容大致可以包括细胞大小、细胞形状、细胞染色反应（血红蛋白含量）及细胞结构（包涵体、颗粒、血红蛋白分布等）和细胞排列。目前注册的自动化血细胞形态学分析仪已经可以对上述形态中的多种类型进行识别、预定性，且观察的涂膜视野多，计数的红细胞数量多（2 000个或更多），能同时给出半定量和百分比结果，检验效率高，一般在可视化设备上即可完成对预定性的结果确认、再分类。红细胞大小、形状、着色、包涵体的再分类结果与人工镜检的一致性均达99%以上^［17］。目前已有一些关于使用AI血细胞形态分析仪进行红细胞形态检验的报道^{［18, 19, 20, 21］}，相信随着这类仪器检测红细胞性能的不断提高，对红细胞形态检验的临床应用价值会有更深入的挖掘和认识，红细胞形态异常的检查在临床诊疗中将会发挥更大作用。

作为病历资料的重要组成部分之一，检验数据以及可以溯源的相关样本的保存和管理具有重要意义，因此也有一些相关的专业和医政管理方面的规定和要求^{［22, 23］}。外周血细胞来源于骨髓中的造血细胞及淋巴组织中的淋巴细胞，反映了造血和淋巴组织细胞的增殖、分化、成熟和释放的生理过程和病理改变，对于一些疾病，基于外周血细胞形态学检查做出的诊断具有等同于骨髓细胞学检查的病理诊断价值，因此外周血涂片应当参照临床细胞学检查的标本涂片保存要求进行管理。但目前血细胞形态学检验数据和标本的保存尚存在很多问题：（1）外周血细胞形态学检查的标本数量较大，标本的长期保存需要占用较大的物理空间；（2）制备好的未染色血涂片存在发生细胞变性、拒染的问题，已染色的易产生褪色、粘灰、破损等问题，均不易于长期保存；（3）血细胞形态学检查或诊断报告是基于血细胞形态学改变，再结合血细胞数量变化以及其他实验室检查和必要的临床信息作出的，但事实上血细胞形态学的图像特征难以或完整呈现在检验报告单上，在病历资料中也无法保存这些数据。这些原因导致血细胞形态学检查难以进行结果的溯源和患者的随访，既影响医疗质量，也不能满足临床科研、教学和学术交流的需要。

随着AI血细胞形态学检验的发展，临床实验室可以快速、高效地获得高质量血细胞显微图像，细胞图像将逐步最大程度地还原显微镜下的全部细胞特征；可以扫描全血片视野，形成数字化涂片；可以整合血细胞数量参数与单个细胞、单个视野和大视野图像特征进行结果报告；可以实现单个细胞图像原位显示，可以按单个细胞、单个视野和大视野图像进行检索，可以在可视化设备上按人工阅片的方式进行形态学检查。这将为实现血涂片标本和图像数据的长期保存和管理提供一种可以并行或替代的有效方式。