목적: 급성 백혈병(AL)은 골수와 혈액에서 발생하는 생명을 위협하는 악성 질환으로, 급성 골수성 백혈병(AML) 또는 급성 림프모구성 백혈병(ALL)으로 분류된다. AL의 진단을 위해서는 숙련된 전문가, 시간, 비용이 필요한 유세포분석과 같은 검사 방법이 요구된다. 우리는 인공지능을 사용하여 AL과 관련된 병적 세포를 포함한 12가지 세포 유형의 말초 혈액 이미지를 분류할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 방법: 우리는 282명의 환자(AML 82명, ALL 40명, 미성숙 과립구 160명)로부터 말초 혈액 슬라이드의 단일세포 이미지 42,386장을 획득하였다. 결과: 원본 이미지 크기를 사용한 EfficientNet-V2(B2)의 성능이 가장 우수했으며(정확도 0.8779, 정밀도 0.7221, 재현율 0.7225, F1 점수 0.7210), 다음으로 우수한 정확도는 256 × 256 픽셀 이미지를 사용한 EfficientNet-V1(B1)에서 달성되었다. F1 점수는 원본 이미지 크기를 사용한 EfficientNet-V1(B1)에서 가장 높았다. EfficientNet-V1(B1)과 EfficientNet-V2(B2)를 사용하여 앙상블 모델을 개발하였고, 정확도(0.8858)와 F1 점수(0.7361)가 향상되었다. 개발된 앙상블 모델의 12가지 세포 유형에 대한 분류 성능은 양호했으며, 수신자 조작 특성(receiver operating characteristic) 곡선의 면적(AUROC)이 0.9 이상이었고, 각각 골수모구(myeloblast)와 림프모구(lymphoblast)에 대한 F1 점수는 0.8873과 0.8006이었다. 결론: 12가지 세포 분류에 대한 개발된 앙상블 모델의 성능은 만족스러웠으며, 특히 골수모구와 림프모구에서 우수하였다. 본 모델의 적용은 AL의 신속하고 정확한 진단이 어려운 의료 환경에 도움이 될 것으로 기대한다.

배경: 전혈 채혈 과정에서 EDTA로 유발된 가성혈소판감소증(EDTA-induced pseudothrombocytopenia, PTCP)은 정확한 결과를 얻기 위해 상당한 실험실 자원이 필요하다. 본 연구는 EDTA 유발 PTCP에서 혈소판 탈응집 기능 및 BC-6800Plus 혈액학 분석기의 통합 디지털 영상 분석을 이용한 혈소판 응집(clump) 플래깅을 평가하였다. 방법: 혈소판 응집이 의심되는 전혈 검체 132개(EDTA 102개, 나트륨 시트르산염 30개)를 88명으로부터 전향적으로 수집하였다. DxH 900 혈액학 분석기의 임피던스 기반 혈소판 수(platelet count by impedance, PLT-I)와 BC-6800Plus의 PLT-I 또는 광학 혈소판 수(optical platelet count, PLT-O)를 이용해 산출한 혈소판 수를 비교하였다. 혈소판 응집은 수동 육안 검사 및 MC-80 디지털 이미지 분석기로 확인하였다. 결과: 132개의 전혈 검체 중 43개의 EDTA 검체에서 혈소판 응집이 관찰되었다. DxH 900의 PLT-I와 BC-6800Plus의 PLT-I 결과는 EDTA 검체에서 강한 상관관계(r=0.711)를 보였으나, BC-6800Plus의 PLT-O 결과와는 중등도의 상관관계만을 보였다(r=0.506 및 0.545). BC-6800Plus의 PLT-O 결과는 나트륨 시트르산염 혈소판 수와 일치하였으며, 중앙 이완(dissociation)률은 102.5%(범위, 74.9%-123.1%)였다. 혈소판 응집 플래깅에 대한 DxH 900 및 BC-6800Plus 분석기의 민감도는 각각 0.79와 0.72였다. MC-80 디지털 이미지 분석 결과를 통합하면, BC-6800Plus의 민감도는 표준 모드에서 0.89로, PLT-Pro 모드에서는 1.0으로 개선되었다. 결론: BC-6800Plus의 PLT-O 측정 결과는 PTCP 검체에서 혈소판 탈응집으로 얻는 실제 값에 가깝다. BC-6800Plus를 디지털 영상 분석기와 통합하면 PTCP 진단이 효과적으로 개선되며, 추가적인 실험실 절차의 필요성이 감소한다.