Assuntos
Antimaláricos , Malária , Plasmodium knowlesi , Antimaláricos/uso terapêutico , Febre/diagnóstico , Febre/etiologia , Humanos , MalásiaAssuntos
Anti-Infecciosos/efeitos adversos , Dapsona/efeitos adversos , Eritropoese/efeitos dos fármacos , Hemólise/efeitos dos fármacos , Metemoglobinemia/induzido quimicamente , Idoso de 80 Anos ou mais , Eritrócitos/efeitos dos fármacos , Eritrócitos/patologia , Feminino , Antagonistas do Ácido Fólico/efeitos adversos , Humanos , Metemoglobinemia/patologia , Estresse Oxidativo/efeitos dos fármacosAssuntos
Betacoronavirus/imunologia , Núcleo Celular , Infecções por Coronavirus , Linfócitos , Pandemias , Pneumonia Viral , COVID-19 , Núcleo Celular/imunologia , Núcleo Celular/patologia , Infecções por Coronavirus/imunologia , Infecções por Coronavirus/patologia , Feminino , Humanos , Linfócitos/imunologia , Linfócitos/patologia , Masculino , Pneumonia Viral/imunologia , Pneumonia Viral/patologia , SARS-CoV-2Assuntos
Betacoronavirus , Infecções por Coronavirus , Mycoplasma pneumoniae , Pandemias , Pneumonia Viral , Adulto , Anticorpos Antibacterianos/sangue , COVID-19 , Coinfecção , Infecções por Coronavirus/sangue , Infecções por Coronavirus/complicações , Humanos , Masculino , Mycoplasma pneumoniae/imunologia , Mycoplasma pneumoniae/isolamento & purificação , Pneumonia por Mycoplasma/complicações , Pneumonia Viral/sangue , Pneumonia Viral/complicações , SARS-CoV-2Assuntos
Betacoronavirus , Infecções por Coronavirus/sangue , Infecções por Coronavirus/epidemiologia , Pneumonia Viral/sangue , Pneumonia Viral/epidemiologia , Adulto , Fatores Etários , Antígenos CD/sangue , COVID-19 , China , Infecções por Coronavirus/fisiopatologia , Feminino , Humanos , Lactato Desidrogenases/sangue , Linfopenia , Masculino , Pessoa de Meia-Idade , Pandemias , Pneumonia Viral/fisiopatologia , SARS-CoV-2 , Singapura , TrombocitopeniaAssuntos
Arteriopatias Oclusivas/diagnóstico , Betacoronavirus/patogenicidade , Infecções por Coronavirus/diagnóstico , Hemostasia , Isquemia/diagnóstico , Extremidade Inferior/irrigação sanguínea , Pneumonia Viral/diagnóstico , Tromboelastografia , Tromboembolia/diagnóstico , Adulto , Anticoagulantes , Arteriopatias Oclusivas/sangue , Arteriopatias Oclusivas/terapia , Arteriopatias Oclusivas/virologia , COVID-19 , Infecções por Coronavirus/sangue , Infecções por Coronavirus/terapia , Infecções por Coronavirus/virologia , Procedimentos Endovasculares , Hemostasia/efeitos dos fármacos , Interações Hospedeiro-Patógeno , Humanos , Isquemia/sangue , Isquemia/terapia , Isquemia/virologia , Masculino , Pandemias , Pneumonia Viral/sangue , Pneumonia Viral/terapia , Pneumonia Viral/virologia , Valor Preditivo dos Testes , SARS-CoV-2 , Tromboembolia/sangue , Tromboembolia/terapia , Tromboembolia/virologia , Fatores de Tempo , Resultado do Tratamento , Fluxo de TrabalhoRESUMO
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.