人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，在输血医学的实践、教育和研究中的潜力逐渐显现。2024年国际输血协会（ISBT）巴塞罗那大会上，临床输血工作组（CTWP）组织了一场研讨会，探讨AI在输血医学中的机遇与挑战。核心内容包括两部分：

（一）介绍了AI在临床输血实践、输血教育和输血研究领域的应用案例。

（1）AI在临床输血实践中的应用

1. 预测与决策支持：AI用于输血反应分类（如 TACO、TRALI）、手术中输血需求预测（如胃肠道出血患者ICU输血）及血液库存优化。
2. 供血管理：机器学习（ML）模型提升供血者保留率（随机森林模型灵敏度达80%），混合现实（MR）技术增强献血者参与体验。
3. 局限性：部分AI工具分类准确性不足（如延迟血清学反应分类仅48.7%），且存在术语不统一、虚构诊断等问题。

（2）AI在输血教育中的潜力

• 教学支持：AI可生成课件、设计个性化学习模块、提供自动评估与反馈（如 ChatGPT辅助课程设计）。
• 挑战：教育资源不平等（低收入国家网络限制）、学术诚信风险（剽窃、数据隐私）及对传统教学模式的冲击。

（3）AI在输血研究中的创新

• 数据驱动研究：AI助力假设生成、文献综述、红细胞（RBC）质量评估（深度学习模型预测存储红细胞形态准确性达76%）。
• 数字孪生：虚拟患者模型用于模拟输血策略效果，优化临床决策。

（二）通过会前调查和圆桌讨论，研究发现：

72名与会者中，38%为36–45岁，70%使用AI工具（50%用于研究，41%用于临床），但仅12%接受过相关培训。与会者对AI的临床应用（如输血反应分类、库存管理）和教育支持（如个性化学习路径）表现出兴趣，但也担忧过度依赖AI、技能退化、数据准确性及伦理问题。

研讨会的研究结果强调了培训、教育资源、标准和监管框架的必要性，以指导人工智能工具在TM领域中的应用。

翻译：裘君娜 浙江省血液中心

审核专家：王拥军

来源期刊：Vox Sang. 2025.

文献英文题：

Artificial intelligence and transfusion education, research and practice: The view from the ISBT Clinical Transfusion Working Party.

原文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/vox.13793VoxSanguinis.2024;119:1257–1267.

DOI：10.1111/vox.13793

点击进入：英文原版PDF查询下载系统