目的:溶血、黄疸、脂血是临床检验分析前阶段最常见的干扰因素。目前,大多数临床实验室仍旧采用目测法识别血清质量,该方法主观性强并且极易出错。在人工智能领域,深度学习技术的快速发展取得了媲美人类的图像识别能力,并逐渐被用来解决医学相关问题。本研究旨在建立和评估基于深度学习的自动化血清质量评估系统。方法:本研究收集了超过16000张离心后临床生化标本图片以及其对应的血清指数用来构建和评估血清质量识别的深度学习模型。血清指数检测结果作为标本分类的金标准。第一步,我们训练和评估了用于区分合格标本、不合格标本以及图片干扰标本的深度学习分类模型。第二步,我们进一步训练和评估了区分不合格标本中的溶血、黄疸和脂血标本的多标签分类模型。第三步,我们比较了传统图像分割算法与深度学习模型在血清质量评估中的表现。第四步,我们训练和评估了定量预测血清指数（包括溶血指数、黄疸指数、脂血指数）和总胆红素的深度学习模型。最后,我们设计结合了分类和预测模块的基于深度学习的自动化血清质量评估系统并评估其初步应用后的表现。结果:（1）深度学习模型分类识别合格标本、不合格标本、图片干扰标本的受试者操作曲线下面积（AUC）达到了 0.982、0.983和0.999。（2）深度学习模型进一步分类识别不合格标本中的溶血、黄疸以及脂血标本的 AUC 分别为 0.990、0.996 以及 0.986。（3）研究收集了连续的4633个生化标本作为测试集,传统图像分割算法与深度学习模型与在测试集上识别六分类（合格、溶血、脂血、黄疸、未知、严重溶血）任务中将总体准确率分别为30.1%和95.8%。（4）深度学习模型在定量预测血清指数和总胆红素任务中,预测溶血指数、黄疸指数、脂血指数以及总胆红素的皮尔逊相关系数达到了 0.840、0.963、0.854以及0.953,决定系数为0.690、0.929、0.721以及0.907,平均绝对误差为4.251、8.440、7.633 以及 8.808。（5）基于深度学习的自动化血清质量评估系统改变以往所有标本都进行血清指数检测的流程。该系统通过图像识别的初筛来减少血清指数的检测。研究收集了该系统的初步应用后3807个生化标本的数据,结果显示减少了 30.8%的血清指数检测。结论:基于深度学习的自动化血清质量评估系统在血清质量评估中获得了优秀的表现。该系统具备潜力成为一种更准确、更高效的血清质量识别方案并在将来被应用于临床实验室。本研究完成了人工智能在血清质量评估中应用的前瞻性的工作,对改进现有的血清质量识别体系和设计未来智能化系统都具备重要的意义。