作者 | 于帆
单位 | 南方医科大学深圳医院医学检验科
作为临床诊疗的关键环节，检验医学与疾病的诊断、治疗及预后紧密相关，而对检验质量的把控则是保障科学、精准的临床诊疗的前提，也是检验医学的核心任务之一。
在当下大数据蓬勃发展之际，检验医学正迎来从自动化向智能化的关键转型，当前迅猛发展的人工智能（AI）技术，也逐渐被应用于检验前、检验中及检验后各个环节，为检验质量提升注入强大动力。
当前临床医生主要以就诊者的主诉、既往史及初步诊断作为依据为其开具相关项目的检验申请。
然而，由于就诊者在症状描述上存在个体差异，加之医生个人主观判断的不可避免性，极易导致检验申请的不合理。这不仅造成医疗资源的无端浪费，使患者就诊效率大打折扣，还可能引发患者的不满与投诉。
近年来，基于机器学习原理的创新应用为这一困境提供了解决方案：AI系统通过对就诊者提供的信息、医生的诊断依据以及过往相关检验检查结果进行深度整合与分析，能够精准筛选并推荐适宜的检验项目[1]。
一方面，这切实保护了就诊者的经济利益，避免不必要的费用支出；另一方面，显著提升了就诊效率，有力推动精准医疗与个性化检验的落地实施。
国外相关研究预测，借助此类机器学习构建的检验项目优化系统，有望大幅削减医疗成本，同时在优化实验室仪器资源配置以及试剂管理方面发挥关键作用，为医疗体系的高效运行提供坚实支撑[2]。
图1 检验前项目申请优化流程示意图
现阶段，检验仪器的室内质控主要依赖人工操作完成。这一过程对检验人员的专业操作技能与经验提出了一定要求，且由于操作习惯的差异，可能造成质控的不稳定趋势。
为应对这一挑战，自动化质控流程与智能化质控结果评价应运而生，成为提升室内质控水平的可行路径。
具体而言，在全自动流水线中嵌入智能化质控模块，依据预设时间自动启动质控程序，对质控样本进行测定；借助机器学习原理，系统能够迅速判定质控结果，明确提示“在控”或“失控”状态，并给出相应的处理方案，最大程度减少人工干预，实现智能化的质控周期性回顾统计分析以及标准化的质控流程[3]。
图2 自动化/智能化质控流程示意图
近年来，国内外实验室开始逐步尝试推行基于患者数据的实时质量控制方案（patient-based real-time quality control, PBRTQC）[4]，
该方案通过将实时采集的患者结果平均值与特定患者群体的预设控制限值进行比对，实现对实验室误差的实时监测。在此基础上，结合人工智能与机器学习技术构建模型，持续优化算法与各参数，确定最优取值并加以验证。
未来的质控流程发展趋势应当是借助人工智能同时利用上述两种思路结合分析，对检验质量控制进行及时、有针对性的优化。
此外，随着数据共享程度的日益提升，国内专家提出创新性构想：整合各实验室的质控数据，设立统一标准，运用机器学习技术对海量来自不同实验室的质控数据进行归纳分析，推动智能化室间质评的实现，加速检验质量控制标准化进程[5]。
检验报告的审核是保障检验过程高质量完成的“最后一关”，然而传统的人工审核模式存在诸多弊端。
一方面，人工审核耗时费力，检验人员需在海量数据中逐一甄别，极易产生疲劳；另一方面，审核失误乃至错发报告的风险始终存在，一旦发生，将对临床诊断产生误导，延误患者治疗。
为解决上述弊端而诞生的检验报告自动审核系统能够显著提升检验报告审核的准确率与及时率，对于检验后阶段的标准化、智能化以及质量控制具有显著推动作用。
目前部分大型医院实验室已率先在血常规、尿常规及部分生化检验领域开展自动审核系统的初步应用，自动审核规则也正逐渐完善，但其智能化水平仍有待进一步提升。
构建可靠且高度智能化的自动审核系统，首要前提是搭建稳定的LIS（实验室信息系统）及HIS（医院信息系统），实现海量数据的互联互通。
在此基础上，借助机器学习技术将检验结果与临床诊疗、患者历史信息结合，展开深度分析，进而提升审核系统的智能化水平。
同时，确保标准化的检验流程与高水平的质量控制，有效减少不确定因素对检验结果的影响，切实提高审核的准确性[6]。
近年来，随着人工智能算法的持续演进，科研人员通过优化函数模型，成功模拟高度复杂和非线性的决策边界，在无需人工干预的情况下进一步提升自动审核的可靠性，并且在必要时允许人工介入对模型进行修改，以增强其适配性。
机器学习算法的发展及自动审核模型的逐渐完善将显著提高审核的智能化水平，将自动化审核与智能化决策系统融合，增强基于临床大数据的综合判断能力，可实现对检验结果的深度挖掘，针对所审核结果进行预警并给予治疗意见参考，从而实现具有主动判断能力的智能化审核[5]。
在检验医学从自动化迈向智能化这一关键转型之际，检验质量的提升无疑是其中的关键任务之一。AI与检验医学领域新技术的紧密融合，为其实现高质量发展开拓了广阔前景。
凭借大数据及AI技术的助力，检验流程得以精细化、标准化，质量控制水平显著提升，进而带动检验效率提高、诊疗价值突显，资源分配趋于合理，为医疗行业的高质量发展筑牢根基。
然而，作为一线检验人，我们仍需直面诸多挑战。在数据处理层面，对于海量且多样的检验数据，目前常规的算法与算力亟需优化升级；
于数据获取而言，不同医疗机构因数据保密政策以及信息系统差异，致使数据收集困难、格式混乱，难以有效支撑质量管控体系的构建。
与此同时，数据安全与伦理问题也不容忽视。此外，检验人员整体上对人工智能相关知识与技能的掌握较为欠缺，在运用新技术提升质量控制环节时遭遇重重阻碍，限制了相关技术的落地应用。
要想突破困境，还需各方协同合作，着力攻克算法、算力、数据共享等难点，加强人员培训，构建完善制度，让人工智能充分赋能检验医学，切实保障并持续推动检验质量的提升。
专业审核：乔永超（桂林医学院附属医院）
参考文献
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编辑：李玲 审校：徐少卿
