当前，人工智能在医疗健康领域的应用场景涵盖疾病辅助诊断、药物研发、医疗管理和健康管理等多个方面。那么，在医学检验领域，人工智能能够发挥怎样的作用？又会对检验医学这一学科的发展产生何种影响呢？

依托核心路径

助推学科快速转型

随着人工智能与医疗领域逐渐融合，医学检验工作迎来了数智化转型发展的契机。数智检验通过检验流程深度优化、医疗决策智能辅助、疾病智能预警3个核心路径，驱动检验医学学科从“数据输出”向“价值创造”转型。

检验流程深度优化

流程优化是当前医学检验数智化变革中技术最为成熟、应用最为广泛的领域。

自动化与智能化已渗透至医学检验的全流程：从样本接收、分拣、离心、开盖、分杯到上机检测以及归档，高度集成的实验室自动化流水线和机器人技术的应用极大减少了人工操作环节与潜在失误，显著缩短了样本周转时间，提升了实验室整体通量，更好地满足临床日益增长的检测需求。

医疗决策智能辅助

依托人工智能，数智检验正超越传统的“数据输出”角色，积极向临床决策支持的角色迈进。

此外，数智检验还能根据患者的多组学数据，动态监测疾病的进展和治疗反应，及时追加检测建议，以便医生及时调整方案。这些模型的综合应用，使得检验结果不再是孤立的数字，而是转化为支持个体化诊疗方案选择和优化临床路径的关键决策依据。

疾病智能预警

应对三大挑战

保障转型可持续

数据挑战

目前，数智检验数据方面的主要挑战是数据资源的可用性与整合困境。不同机构在数据采集流程、设备标准、质控体系上的差异，导致数据的完整性、准确性和标准化程度参差不齐。

原始数据中普遍存在的缺失值和异常值干扰，以及检验方法学差异导致的系统性误差，进一步削弱了数据的可靠性。

更为棘手的是，由于缺乏统一的数据规范与格式标准（如检验项目编码、单位制、参考区间定义等），跨平台数据难以直接比对或融合。

此外，日益严格的隐私保护法规虽保障了患者权益，但也加剧了“数据孤岛”现象，导致多源异构数据因无法安全共享而割裂，严重影响人工智能大模型训练的数据规模、多样性与代表性。

模型挑战

现有的人工智能大模型多在进行特定人群数据训练，泛化能力不足，难以适应不同临床环境和新型数据特征，且普遍缺乏外部验证与多中心研究支持。这些均削弱了其临床适用性评估的准确性。模型的黑盒特性导致预测结果难以解释，加上故障排查机制缺失等，降低了临床信任度。

此外，面对真实世界数据与诊疗环境的动态变化，静态训练的模型缺乏持续监控和迭代更新机制，易出现性能衰减。

应用挑战

大数据和人工智能在医学检验领域的规模化应用面临着严峻的安全与监管挑战。数据涉及个人健康状况、病史、基因信息等敏感内容，一旦泄露或滥用，将对个人隐私造成严重侵害。

由于医疗健康行业的特殊性和复杂性，评测标准缺失问题变得尤为突出。目前，大模型评测标准化程度低，模型企业和开发者会采用不同的评测基准来测试模型，这使得全面比较和评价各类大模型变得困难。

为应对上述挑战，建议从以下几个方面开展数智检验的推动工作：

一是构建跨机构、跨平台数据共享机制，打破医疗机构间的数据壁垒。推动数智检验从传统的单模态数据处理迈向多模态数据融合，整合基因组学、影像学、电子病历等多种数据源，形成更全面和立体的患者数据视图。

二是借助大数据和云计算技术，构建区域检验联盟间的数据应用模型，实现高频高值检验项目结果的量值转换。通过区域检验联盟，各医疗机构可以共享检验数据，进行数据的标准化处理和量值溯源，提高检验结果的可比性和互认性。这种创新模式将促进地区乃至国家检验结果互认，减少重复检验，提高医疗资源的利用效率，推动医疗同质化。

三是筑牢安全防线，建立标准化评测体系。通过数据加密、访问控制等，确保患者数据的安全性和隐私性。同时，构建可持续的监管机制，建立统一的标准化评测体系，对数智检验进行全面、全周期监管。这将促进数智检验技术的健康发展。

总的来看，数智检验作为检验医学与人工智能和大数据技术融合的结晶，目前正驱动着检验医学从孤立报告走向闭环决策辅助，从区域互认迈向全域同质。相信这场以数智技术为内核的变革，将持续释放检验生产力，最终让更多患者享受到精准检验服务。

文：重庆大学医学院副院长、重庆大学附属人民医院医学检验科主任 罗阳，医学检验科副研究员 张洪

编辑：夏海波 李诗尧

校对：马杨