Biohub 用机器学习平台 Remo-ID 在 12 分钟内从血流成像中识别脓毒症

Biohub 团队开发了基于机器学习的成像平台 Remo-ID，可在约 12 分钟内从 10 微升新鲜全血中拍摄约 200 万个细胞并判断是否存在脓毒症。该模型运行在原本用于疟疾诊断的免染色成像流式细胞仪 Remoscope 上，采用多示例学习，训练时只给样本级标签，不指定细胞特征，训练数据超过 12 亿个细胞。在 47 例样本（13 例确诊脓毒症、12 例 ICU 非感染危重对照、22 例健康供者）中，Remo-ID 正确分类 43 例，相关结果已发布在 medRxiv。