血算で異常が出ると、最後は人が顕微鏡で血液塗抹を見て白血球を分類し、芽球（blast）や異常形態を探す。これは急性白血病など致死的疾患の入口だが、形態判定は熟練の暗黙知で主観的・労働集約的、施設間でばらつき、夜間や非専門施設では見落としも起こりうる。血球形態・白血球分画は医学生が基礎・血液学・臨床検査実習で必ず学ぶ当事者領域。
スキャンした血液塗抹画像に深層学習を当てれば、(1)白血球を5分類＋異常細胞に自動分類でき、(2)芽球・異形リンパ球などの異常形態を検出でき、(3)「なぜ芽球と判定したか」を核/細胞質比・クロマチン・核小体など形態的根拠で説明できる、と仮説。海外・商用に細胞分類の先行はあるが、説明可能性・希少/異常形態・WHO2022整合・日本の検査室ワークフロー連動・前向き検証は途上。
核クロマチンの繊細さ・核小体・N/C比・顆粒といった微細な形態特徴は人手では再現性が低く主観的で、微細な濃淡・形の集積は深層学習でしか定量・標準化できない。
白血球分類↔技師一致＋芽球検出精度＋形態的根拠の妥当性＝学会発表・論文。出口はまず検査室の一次スクリーニング支援（人の確認は残す）と教育、将来は非専門施設・夜間の急性白血病の早期拾い上げ。Hiroは血球形態を実習で学ぶ医学生＝当事者。