Asunto(s)
Antimaláricos , Malaria , Plasmodium knowlesi , Antimaláricos/uso terapéutico , Fiebre/diagnóstico , Fiebre/etiología , Humanos , MalasiaAsunto(s)
Antiinfecciosos/efectos adversos , Dapsona/efectos adversos , Eritropoyesis/efectos de los fármacos , Hemólisis/efectos de los fármacos , Metahemoglobinemia/inducido químicamente , Anciano de 80 o más Años , Eritrocitos/efectos de los fármacos , Eritrocitos/patología , Femenino , Antagonistas del Ácido Fólico/efectos adversos , Humanos , Metahemoglobinemia/patología , Estrés Oxidativo/efectos de los fármacosAsunto(s)
Betacoronavirus/inmunología , Núcleo Celular , Infecciones por Coronavirus , Linfocitos , Pandemias , Neumonía Viral , COVID-19 , Núcleo Celular/inmunología , Núcleo Celular/patología , Infecciones por Coronavirus/inmunología , Infecciones por Coronavirus/patología , Femenino , Humanos , Linfocitos/inmunología , Linfocitos/patología , Masculino , Neumonía Viral/inmunología , Neumonía Viral/patología , SARS-CoV-2Asunto(s)
Betacoronavirus , Infecciones por Coronavirus , Mycoplasma pneumoniae , Pandemias , Neumonía Viral , Adulto , Anticuerpos Antibacterianos/sangre , COVID-19 , Coinfección , Infecciones por Coronavirus/sangre , Infecciones por Coronavirus/complicaciones , Humanos , Masculino , Mycoplasma pneumoniae/inmunología , Mycoplasma pneumoniae/aislamiento & purificación , Neumonía por Mycoplasma/complicaciones , Neumonía Viral/sangre , Neumonía Viral/complicaciones , SARS-CoV-2Asunto(s)
Betacoronavirus , Infecciones por Coronavirus/sangre , Infecciones por Coronavirus/epidemiología , Neumonía Viral/sangre , Neumonía Viral/epidemiología , Adulto , Factores de Edad , Antígenos CD/sangre , COVID-19 , China , Infecciones por Coronavirus/fisiopatología , Femenino , Humanos , Lactato Deshidrogenasas/sangre , Linfopenia , Masculino , Persona de Mediana Edad , Pandemias , Neumonía Viral/fisiopatología , SARS-CoV-2 , Singapur , TrombocitopeniaAsunto(s)
Arteriopatías Oclusivas/diagnóstico , Betacoronavirus/patogenicidad , Infecciones por Coronavirus/diagnóstico , Hemostasis , Isquemia/diagnóstico , Extremidad Inferior/irrigación sanguínea , Neumonía Viral/diagnóstico , Tromboelastografía , Tromboembolia/diagnóstico , Adulto , Anticoagulantes , Arteriopatías Oclusivas/sangre , Arteriopatías Oclusivas/terapia , Arteriopatías Oclusivas/virología , COVID-19 , Infecciones por Coronavirus/sangre , Infecciones por Coronavirus/terapia , Infecciones por Coronavirus/virología , Procedimientos Endovasculares , Hemostasis/efectos de los fármacos , Interacciones Huésped-Patógeno , Humanos , Isquemia/sangre , Isquemia/terapia , Isquemia/virología , Masculino , Pandemias , Neumonía Viral/sangre , Neumonía Viral/terapia , Neumonía Viral/virología , Valor Predictivo de las Pruebas , SARS-CoV-2 , Tromboembolia/sangre , Tromboembolia/terapia , Tromboembolia/virología , Factores de Tiempo , Resultado del Tratamiento , Flujo de TrabajoRESUMEN
Artificial intelligence (AI) and its application in classification of blood cells in the peripheral blood film is an evolving field in haematology. We performed a rapid review of the literature on AI and peripheral blood films, evaluating the condition studied, image datasets, machine learning models, training set size, testing set size and accuracy. A total of 283 studies were identified, encompassing 6 broad domains: malaria (n = 95), leukemia (n = 81), leukocytes (n = 72), mixed (n = 25), erythrocytes (n = 15) or Myelodysplastic syndrome (MDS) (n = 1). These publications have demonstrated high self-reported mean accuracy rates across various studies (95.5% for malaria, 96.0% for leukemia, 94.4% for leukocytes, 95.2% for mixed studies and 91.2% for erythrocytes), with an overall mean accuracy of 95.1%. Despite the high accuracy, the challenges toward real world translational usage of these AI trained models include the need for well-validated multicentre data, data standardisation, and studies on less common cell types and non-malarial blood-borne parasites.