深夜的微生物实验室，日光灯管投下冷白的光，每个查验师都目不斜视地盯着显微镜载物台上的玻片。数小时的继续聚集，神经一直紧绷，生怕错过油镜下任何一个病原体的蛛丝马迹——这便是医学实验室中革兰氏染色检测的日常。

　　这项微生物学中最根本、使用最广泛的技能之一，可回溯到1884年。其时，丹麦学者革兰（C.Gram）根据细菌细胞壁的结构和化学成分，经过染色后脱色才能的差异，将细菌分为革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌，创立了革兰氏染色法。

　　革兰氏染色法是辨认细菌感染和辅导抗生素医治的要害手法，但现在也面临着功率与精准度的两层应战。传统人工镜检成果易受片面经历影响，全片全视界查看耗时吃力，经历比较丰富的查验师完结一张涂片镜检均匀需求大约15分钟。一方面，培育一个高水平的医师常常要十数年，临床医师的培育速度远远跟不上临床样本的增量；另一方面，在样本量大或急需快速获取成果（如急诊、危重症患者）的情况下，这样的检测时长往往难以满意临床对即时性的高要求。

　　为了保证实验室查验测验质量，提高检测功率，迪安确诊300244）依托20多年堆集的海量高质量数据，自主研发了革兰氏染色涂片智能辨认体系，经过AI快速精准辨认，再由人工复核，将每张涂片的均匀处理时刻缩短至大约1分钟，以更好地满意临床治疗需求。

　　该体系根据公司自研的多模态生物数据根底模型“启迪索微”中的细胞病理根底模型建造，具有强壮的图画辨认与特征提取才能，结合医疗图画长尾问题处理技巧及革兰氏染色涂片细胞微生物特征深度优化，可精准高效完结：

　　主动辨认计算白细胞、鳞状上皮细胞、纤毛柱状上皮细胞、红细胞等多种常见细胞，为感染部位及炎症程度供给根据。

　　主动区别革兰氏阳性球菌/链球菌/杆菌，革兰氏阴性球菌/杆菌，半定量评价数量。

　　主动辨认念珠菌孢子、念珠菌菌丝、曲霉菌丝、隐球菌等真菌并计数提示，辅佐真菌感染筛查。

　　现在，该体系已使用于迪安确诊总部宏基因组实验室和微生物实验室，经过算法适配后，可在国产GPU算力平台上安稳运转。查验师只需对革兰氏染色涂片进行数字化扫描并同步至体系，体系就能对图画进行主动快速辨认并给出开始辨认成果，查验师再对AI判读成果进行终究复核与承认。这种人机协同形式，保证体系完结对实验室每日全量样本的安稳处理，到现在已累计处理图画超百万张。

　　经大规模实验室样本验证，该体系的算法辨认准确率到达临床确诊需求，其间对白细胞、纤毛柱状细胞、巨噬细胞等细胞的辨认准确率超95%，对革兰氏阳性球菌、阴性杆菌等病原体的辨认准确率超92%，有用提高了实验室检测的精准度与功率，减轻了实验室检测作业员的作业负荷。

　　为了加快革兰氏染色涂片智能辨认体系的数据标示速度，迪安确诊还自主研发了智能标示体系。该标示体系，凭借AI算法加快了图画标示的功率和质量，可以对革兰氏染色图画中的细胞和病原体等进行像素颗粒度的精密标示，相应产品现已取得软件著作权授权并已上架杭州市数据交易所。

　　未来，迪安确诊将继续深化AI与大数据在实验室场景中的使用，经过智能化晋级检测流程、赋能精准确诊决议计划、提高资源配置功率，打造真实具有自感知、自决议计划、自履行才能的才智化实验室。