2月21日下午，血液病理诊断中心召开“DeepSeek创新应用研讨会”，会议聚焦人工智能技术驱动下的血液病理诊断革新，深入探讨了DeepSeek大模型在血液病理诊断中的实践路径。副所院长、血液病理诊断中心主任肖志坚教授主持，中心全体成员参会。

智能赋能，数据筑基：构建血液疾病诊疗新生态 

肖志坚副所院长在致辞中指出，人工智能技术已深度融入人民的日常生活，对于医疗领域带来了巨大的变革。目前，中心在人工智能领域已开展系统性布局，包括基于AI的细胞形态识别技术已实现骨髓涂片、外周血片等常规检验项目的智能化分析，使诊断效率大幅提升；针对骨髓增殖性肿瘤（MPN）病理综合诊断人工智能模型的研究探索，已能实现相关形态指标的智能识别、评估和AI诊断，相关成果正在积极推进。未来，中心将依托多组学海量数据与DeepSeek开源技术优势，加速构建血液疾病专病数据库，推动诊断流程标准化、质量控制体系化。通过AI技术与临床场景的深度融合，让血液病诊断实现“精准化提速”——从细胞形态学到分子生物学，从报告解读到质控管理，全面打造高效、规范、可溯源的智慧诊断模式。

技术破局，场景落地：AI驱动诊断全链条升级

会上，副主任技师李承文以“DeepSeek在血液病理诊断中的应用”为主题进行专题报告。他借助DeepSeek基于深度学习的算法架构、多模态数据整合能力、实时学习与更新机制的巨大优势，系统性解析了AI技术在血液病理诊断领域的应用前景。他表示，DeepSeek可通过自动化模型分析显著提升染色体异常的识别效率和报告解读深度，一键式瞬时实现细胞遗传学报告的“诊断-预后分层-治疗方案”全链条精准解读。他相信，针对流式细胞学及分子生物学数据，大模型的智能解读功能有望缩短报告周期，并为预后分层提供动态决策支持。

知行合一，全员共创：开启智慧医疗新篇章

肖志坚副所院长在总结讲话中围绕“深度参与、主动创新”对中心开展智慧医疗提出工作要求：一方面鼓励中心结合业务场景开展DeepSeek应用试点，形成“技术-临床”闭环；另一方面部署专项学习计划，通过技术培训、案例研讨推动全员AI素养提升。他希望通过人机协同，更好地链接病理诊断与临床诊断，赋能中心日常工作，不断提升工作效率，释放更多精力聚焦临床难点攻关。

未来，中心将持续深化AI技术与血液病理诊断的融合创新，以数据驱动决策、以智能优化服务，为提升血液疾病诊疗水平、建设国家血液病医学中心注入强劲动能。

撰稿：宋  鸽  孙  琦

摄影：李宝翔

编辑：张雅楠

校对：林仲玮

审核：董  源  肖志坚