При всех достоинствах автоматических анализаторов исследование специалистом образца крови под микроскопом до сих пор остается самым надежным методом диагностики. При выявлении анализатором патологической морфологии клеток проба отправляется на перепроверку под микроскопом. Дело в том, что современные анализаторы, несмотря на все свои неоспоримые плюсы, иногда ошибаются в подсчете подвидов клеток. И касается это, как правило, лейкоцитов: эритроциты и тромбоциты поддаются подсчету легко.
Кстати, лейкоциты могут вводить в заблуждение не только автоматику, но и докторов в лаборатории обычной городской поликлиники или больницы. Если у врача нет большого опыта – постоянного потока гематологических пациентов, как у нас в поликлинике, он может ошибиться в идентификации тех или иных подвидов лейкоцитов.
Например, в нашу поликлинику часто обращаются напуганные пациенты, у которых обнаружены какие-то виды бластов – миелобласты или лимфобласты, то есть молодые клетки, которые в норме должны быть в костном мозге, а не в сосудистом русле. На основе такого анализа можно заподозрить, скажем, острый лейкоз – серьезное онкологическое заболевание. Мы всегда в таком случае проводим повторный анализ у себя в лаборатории. И наши врачи, работающие в гематологии по 20 лет, находят в анализе миелоциты, которые ошибочно были приняты за бласты. Мы с радостью успокаиваем таких пациентов, что их анализы в норме, – и с чистой совестью отправляем домой.
Предполагается, что использование обучающихся нейронных сетей расширит сферу применения автоматического гематологического анализа. На сегодняшний день технологиям машинного зрения, способным распознавать клетки все более и более точно, подобно человеку, нарабатывающему опыт, уже посвящено множество научных работ. Обучение искусственного интеллекта происходит на больших массивах данных по принципу человеческого; например, ему показывают, как выглядят различные бласты. Он запоминает, систематизирует, учится максимально точно их определять – и если выявляет нездоровую клетку, то обращает на это внимание врача: «Посмотрите, мне кажется, тут что-то не то!» Как только такие технологии получат массовое распространение, они освободят врачей от рутинных процессов. Впрочем, не стоит слепо верить в технологии, сулящие революционный прорыв, как показывает история биотехнологического стартапа Theranos. Обещания его основательницы Элизабет Холмс создать устройство для проведения множества анализов при помощи лишь одной капли крови на поверку оказались блефом.
