Biohub 用血细胞图像训练模型识别败血症，早期研究 47 例对 43 例

alex_peys · x · 2026-10-31

Biohub 科学家构建了 Remo-ID 模型，运行在自研成像流式细胞仪 Remoscope 上，仅凭血液细胞图像识别败血症，无需研究人员预先指定要看哪些细胞特征。
工作流程：10 微升血样流入一次性塑料耗材，在约笔记本大小的设备内铺成薄层，12 分钟内相机拍摄约 200 万个血细胞，模型实时扫描感染迹象。
早期研究覆盖 47 名患者与对照，Remo-ID 正确区分败血症与其他危重症及健康血液 43 例；模型只用了样本级标签训练（43/47）。
团队由 Paul Lebel 领导，此前该平台最初为疟疾诊断设计。败血症每年全球致死约 1100 万人，且缺乏单一金标准检测。
这是 Biohub「新测量方式 + 计算模型解读」策略的一部分；发帖人补充显微表型筛选在衰老信号预测等任务上也已被验证有效。

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