在精准医疗与人工智能深度融合的前沿领域，哈尔滨医科大学侯笑笑科研团队近日宣布，其自主研发的 "流术智诊 ——AI 融合流式细胞术的 B-CLPD 智能诊断系统" 取得重大突破。该系统首次实现人工智能与流式细胞技术的全链条融合，攻克了血液系统恶性疾病诊断中的多项世界级难题，相关成果已通过多中心临床验证，诊断准确率达 95% 以上，为我国智慧医疗发展树立新标杆。

破解流式数据 "卡脖子" 难题 开创智能预处理新纪元

传统流式细胞术在血液疾病诊断中面临数据噪声大、标准化难、样本稀缺三大挑战，如同 "在迷雾中找针"。侯笑笑团队创新性构建多模态流式数据智能融合系统，通过深度自编码器（DAE）与生成对抗网络（GAN）的协同运作，成功将原始数据质量提升 30%，同时将人工预处理时间压缩 80%。该技术不仅消除了不同仪器间的批次效应，更通过条件 Wasserstein GAN 实现罕见亚型数据增强，为解决临床样本稀缺问题提供了中国方案。

在哈尔滨医科大学附属第一医院的临床验证中，该系统的降噪 PSNR 值较传统方法提升 40%，批次效应校正后的 ARI 指标达到 0.91±0.03，使原本需要 3 小时的样本预处理缩短至 20 分钟，极大释放了临床检测效率。

高维数据 "读心术"：让 AI 诊断从 "黑箱" 变 "透明"

针对高维流式数据利用率低与模型决策不透明的行业痛点，团队首创 GraphFlowNet 图神经网络架构，如同为 AI 诊断系统装上 "解释器"。该技术不仅将异常细胞检出率提升 25%，更通过 SHAP 值贡献度分析，首次实现 CD19+CD5+CD23 + 等核心标记物的可视化解读 —— 在慢性淋巴细胞白血病（CLL）诊断中，这一组合标记物的联合贡献度超过 80%，特异性高达 92%，为临床医生提供了可信赖的决策依据。

"我们让 AI 不仅能看病，还能说清楚为什么这么看。" 团队负责人侯笑笑教授介绍，系统生成的标记物贡献度热力图与桑基图，已成为血液科医生教学与科研的重要工具，相关成果已发表于《Nature》子刊《Communications Biology》。

小样本学习破局亚型诊断 模型瘦身 70% 性能反升

面对 B-CLPD 亚型复杂、标注数据匮乏的困境，团队创新性提出多任务学习与知识蒸馏融合框架。通过教师 - 学生模型的协同训练，在保持诊断精度提升 15% 的同时，将模型体积压缩 70%，推理速度提升 5 倍，实现 "小身材大能量"。在针对 del (17p) 等高危亚型的检测中，系统灵敏度达到 89%，阳性预测值高达 95%，远超传统二维门控技术。

更值得关注的是，该系统构建的人机协同诊断闭环，通过医生反馈驱动模型动态进化，使报告生成效率提升 90%。在黑龙江省血液肿瘤专科联盟的应用中，系统经过 5 轮优化后，罕见亚型诊断准确率从 82% 提升至 96%，展现出持续进化的 "学习能力"。

临床价值获权威认证 推动分级诊疗落地

目前，"流术智诊" 系统已在全国 15 家三甲医院完成临床验证，累计分析病例超 2 万例。中国医师协会血液科医师分会会长评价："该技术破解了基层医院流式诊断人才短缺的困境，使优质医疗资源通过 AI 技术实现下沉，为健康中国 2030 战略提供了关键技术支撑。"

据悉，团队正与国内知名医疗设备厂商合作，推动系统与流式细胞仪的硬件集成，预计 2026 年实现基层医疗机构的规模化应用。这一突破不仅标志着我国在 AI 医疗诊断领域跻身国际第一梯队，更将为全球血液疾病智能诊疗提供 "中国范式"。

从数据预处理到临床决策的全链条创新，侯笑笑团队用 AI 技术为传统流式细胞术装上 "智慧大脑"，让血液疾病诊断从经验医学迈向精准智能时代。这一成果不仅是哈尔滨医科大学在医工交叉领域的里程碑，更彰显了中国科研团队在攻克医学难题中的创新担当。