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本综述聚焦人工智能（AI）与数据科学（DS）在生物医学诊断，尤其是白细胞（WBCs）自动检测、分类及计数中的应用。通过分析 SCOPUS 文献，探讨机器学习、深度学习等算法的效能，指出其可提升诊断效率与准确性，未来可关注生成式 AI 在血细胞诊断中的应用。
白细胞的生物学特性与功能
白细胞（WBCs）作为人体免疫系统的防御力量，可分为粒细胞和无粒细胞两大类。粒细胞包含中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞，在免疫防御中承担即时防御病原体的作用。中性粒细胞占白细胞的 50-80%，具有强大的吞噬能力，能吞噬并破坏细菌、真菌等病原体，其在血液中循环寿命较短，约 7-10 小时，在组织中为 1-2 天。嗜酸性粒细胞占 1-4%，主要参与寄生虫感染和过敏反应，可释放毒性颗粒杀死寄生虫，并调节炎症和过敏反应，在血液中循环 1 天，在组织中存活 8-12 天。嗜碱性粒细胞占 0-1%，参与过敏反应和免疫调节，释放组胺等物质。无粒细胞包括淋巴细胞和单核细胞，淋巴细胞占 20-40%，提供适应性免疫反应，分为 B 细胞、T 细胞和自然杀伤细胞；单核细胞占 2-10%，是最大的外周血细胞，可分化为巨噬细胞等，参与吞噬、抗原呈递等。白细胞的数量和形态变化与多种疾病相关，如白细胞减少（<4000 WBC/ml）、白细胞增多（>11,000 WBC/ml），其检测对感染、炎症、白血病等疾病的诊断至关重要。
人工智能与数据科学在生物医学诊断中的应用
人工智能旨在创建能执行需人类智能任务的系统，涵盖规则 - based 系统、机器学习（ML）等技术。数据科学是利用数学、统计和计算机科学方法从数据中提取见解的多学科领域，包含机器学习、深度学习（DL）、数据挖掘等方法。机器学习是人工智能的分支，使计算机无需显式编程即可从数据中学习，传统机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林等。深度学习是机器学习的子集，利用深度神经网络处理复杂数据，如卷积神经网络（CNN）适用于图像分析，可自动提取白细胞图像的空间特征。人工智能和数据科学在医疗领域可提升疾病诊断、患者护理和病历管理的效率与准确性。
研究方法与数据收集
本研究数据来自 SCOPUS 数据库，采用文献调查和科学映射方法。搜索关键词包括 “数据科学”“深度学习”“人工智能”“白细胞” 等，共检索到 329 篇文献，经 PRISMA 流程筛选，最终纳入 247 篇符合标准的文献。利用 R-Studio 中的 Bibliometrix 和 VOSviewer 进行科学映射和分析，以评估人工智能和数据科学方法在白细胞检测中的研究趋势、热点和效能。
研究结果与讨论
科学文献生产力趋势
1990 年代关于人工智能和数据科学方法用于白细胞检测的文献较少，2000-2009 年缓慢增长，2011-2019 年随着技术在生物医学诊断领域的关注增加，文献数量呈上升趋势。2020 年新冠疫情爆发后，人工智能和数据科学在医疗领域的应用显著增长，该领域文献数量激增，2022 年达到峰值 43 篇。回归分析显示，时间是文献数量变化的良好预测因子，指数模型更能准确反映文献数量的加速增长趋势。
重要来源与影响
分析发现，164 个来源发表了 247 篇文献，其中前十来源发表了 46 篇（19%）。《Lecture Notes in Computer Science（Includes Subseries Lecture Notes in AI and Bioinformatics）》发表文献最多（8 篇），且 H 指数最高（470）。文献类型中，63% 为期刊文章，27% 为会议论文，10% 为书籍章节，主要涉及计算机科学和生物医学领域。
文献被引情况与研究热点
被引最多的文献探讨了利用图像分割算法自动分割聚集细胞核，其次是使用决策支持系统构建白细胞最佳自动分类模型。研究热点通过关键词分析呈现，高频关键词包括 “深度学习”“分类”“白细胞” 等。关键词聚类显示，研究主题随时间演变，早期关注白血病诊断，近年聚焦深度学习、生成对抗网络等技术应用。
人工智能与数据科学方法的应用案例
多种人工智能和数据科学技术被应用于白细胞检测、分割和分类。卷积神经网络（CNN）用于急性淋巴细胞白血病（ALL）细胞的自动分类；随机森林用于区分白血病和非白血病细胞；迁移学习用于改进基于有限数据的 ALL 分类；深度学习模型用于急性髓系白血病（AML）细胞分类；K - 近邻（KNN）用于检测 AML 的白细胞纹理特征；支持向量机（SVM）用于慢性淋巴细胞白血病（CLL）分类等。此外，这些技术还应用于感染、自身免疫性疾病、骨髓疾病等的诊断。
方法的有效性与局限性
人工智能和数据科学方法在白细胞检测中表现出较高的准确性，如深度学习模型准确率常超 90%，但存在可解释性差的问题。尽管数据增强等技术可提高模型鲁棒性，但图像质量变异、数据集偏差（如类别不平衡、缺乏多样性）等限制了模型的泛化能力。此外，还存在数据隐私、伦理等问题，需建立透明、公平的伦理框架。
结论与未来研究方向
本研究表明，人工智能和数据科学方法在白细胞检测、分割和分类中具有显著效能，可提高诊断的准确性和效率，但需解决模型可解释性、泛化能力和伦理问题。未来研究可聚焦生成式 AI 在白细胞检测中的应用，开发多模态深度学习模型，整合基因组数据等多源数据，提升模型的鲁棒性和诊断能力，同时加强数据多样性和标准化，促进技术在临床实践中的应用。
