當《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》與國家衛(wèi)健委“人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生”實施意見相繼落地，當檢驗科還在被“人工審核效率低、信息碎片化、運營管理雜、迎審壓力大”四大痛點困擾時，AI檢驗正在用“專家級思維”重構實驗室的工作邏輯。

（圖源：邁瑞醫(yī)療）

「01」

痛點直擊：傳統(tǒng)檢驗科的效率困局與質量焦慮

◆首先是審核環(huán)節(jié)的“時間爭奪戰(zhàn)”。

一份常規(guī)檢驗報告的審核，不僅要核對當前檢測數(shù)據(jù)是否在參考區(qū)間內，還要關聯(lián)患者歷史結果、既往病史甚至儀器狀態(tài)——比如同一患者三天內白細胞計數(shù)驟降，是病情變化還是樣本溶血導致？

傳統(tǒng)模式下，檢驗醫(yī)師需要在LIS系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)、儀器質控記錄間反復切換，遇到疑難案例還要翻閱《臨床檢驗操作規(guī)程》，耗時且易遺漏關鍵信息。

◆其次是信息整合的“碎片化難題”。

檢驗數(shù)據(jù)并非孤立存在：一份腫瘤患者的生化報告，需要結合病理結果、化療方案才能判斷指標異常是否與治療相關；一份兒科報告，需考慮年齡特異性參考區(qū)間。

但現(xiàn)實是，患者病史在電子病歷系統(tǒng)、診療措施在醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、儀器定標數(shù)據(jù)在設備管理系統(tǒng)，這些“數(shù)據(jù)孤島”讓檢驗醫(yī)師難以形成完整的患者畫像，導致報告解讀停留在數(shù)字輸出層面，無法真正支撐臨床決策。

◆更棘手的是運營與迎審的“雙重壓力”。

檢驗科的運營涉及樣本周轉時間（TAT）監(jiān)控、試劑庫存管理、設備維護預警等多維度，傳統(tǒng)靠人工排班、Excel統(tǒng)計的方式，常出現(xiàn)「樣本積壓在某臺設備、試劑斷供臨時調貨」的情況；而面對ISO15189實驗室評審，需要提前數(shù)月整理室內質控、室間質評數(shù)據(jù)，排查風險點，稍有疏漏就可能影響評審結果。

這些痛點的核心，本質是“人工能力”與“臨床需求”的不匹配——當檢驗量每年都在逐步增長，當臨床對報告解讀的深度要求越來越高，僅靠增加人力、延長工時的“內卷式”應對，早已難以為繼。

「02」

AI破局：四大智能體如何復刻“檢驗專家思維”？

啟元檢驗大模型的核心突破，在于它沒有走通用AI的簡化路線，而是通過「專業(yè)學習-臨床培養(yǎng)-思維模擬-持續(xù)進化」四階路徑，真正復刻了資深檢驗專家的工作邏輯。

（圖源：邁瑞醫(yī)療）

其四大智能體的設計，精準對應檢驗科的核心場景：

◆審核智能體

傳統(tǒng)自動審核系統(tǒng)只能依據(jù)預設規(guī)則（如“數(shù)值是否超出參考范圍”）判斷報告是否通過，而審核智能體實現(xiàn)了維度升級。

它能整合樣本質量指標、儀器定標狀態(tài)、患者歷史結果等不同類型數(shù)據(jù)，形成全景評估視角——比如某患者血糖檢測值偏高，但AI發(fā)現(xiàn)樣本采集時患者未空腹（來自電子病歷的醫(yī)囑信息），且前一天餐后血糖正常，會立即提示“建議重新采集空腹樣本”，并聯(lián)動LIS系統(tǒng)標注待復檢樣本，從源頭避免錯誤報告發(fā)放。

◆解讀智能體

“這份報告的異常指標是什么原因導致的？需要進一步做哪些檢查？”這是臨床醫(yī)師常向檢驗科提出的問題，也是傳統(tǒng)報告的“短板”。解讀智能體則通過多維度數(shù)據(jù)融合，讓報告從“數(shù)字列表”變成“診療指引”。

例如，一位肺癌患者的腫瘤標志物CEA輕度升高，AI會自動調取患者的化療周期（HIS系統(tǒng)）、近期胸部CT結果（PACS系統(tǒng)），分析出“CEA升高與化療藥物耐藥可能性相關”，并建議“結合胸部CT復查結果評估是否調整治療方案”。

更關鍵的是，若檢驗醫(yī)師對結論存疑，可通過“追問功能”查看AI的推理鏈條——比如“為何排除炎癥導致的CEA升高”，系統(tǒng)會列出“患者C反應蛋白正常、無感染癥狀”等依據(jù)，解決AI決策的“黑箱”問題。

◆管理智能體

檢驗科的運營管理，好比“在動態(tài)中找平衡”——既要保證樣本周轉快，又要避免設備過載；既要控制試劑成本，又要防止庫存不足。管理智能體通過全流程數(shù)據(jù)監(jiān)控，實現(xiàn)了“被動應對”到“主動優(yōu)化”的轉變。

它能實時分析各設備的樣本隊列：譬如發(fā)現(xiàn)某臺血常規(guī)分析儀排隊樣本超過20份，會自動將后續(xù)樣本分配至負荷較低的設備；通過歷史數(shù)據(jù)預測試劑消耗規(guī)律，當某類抗體試劑庫存低于3天用量時，自動觸發(fā)采購申請。

◆迎審智能體

ISO15189評審是檢驗科的“大考”，但傳統(tǒng)準備工作常陷入海量數(shù)據(jù)整理的困境。迎審智能體則扮演了“常駐評審專家”的角色：

它能實時監(jiān)控室內質控數(shù)據(jù)，例如發(fā)現(xiàn)某項目連續(xù)3次結果偏倚超標的“趨勢性異常”，會立即提示“需核查校準品有效性”；自動梳理室間質評結果，生成“未通過項目整改臺賬”；甚至能模擬評審流程，生成“迎審自查報告”，明確哪些環(huán)節(jié)符合標準、哪些需要改進。

「03」

不止于“提效”：AI檢驗如何推動行業(yè)變革？

啟元檢驗大模型的價值，遠不止于解決檢驗科的“效率問題”，更在重塑檢驗醫(yī)學的行業(yè)生態(tài)。

◆從“政產(chǎn)學研醫(yī)”協(xié)同來看

該模型的研發(fā)過程本身就是一次成功實踐：邁瑞醫(yī)療提供技術底座，南方醫(yī)科大學深圳醫(yī)院等機構提供臨床數(shù)據(jù)與場景需求，深圳市衛(wèi)健委、發(fā)改委等部門提供政策支持，形成了「需求導向-技術研發(fā)-臨床驗證-迭代優(yōu)化」的閉環(huán)。這種模式不僅保證了AI技術的“臨床適用性”，也為后續(xù)醫(yī)療AI的落地提供了可復制的范本。

◆從行業(yè)標準構建來看

過去，不同AI模型的性能評估缺乏統(tǒng)一標準，甲醫(yī)院的數(shù)據(jù)訓練的模型在乙醫(yī)院可能“水土不服”。而邁瑞醫(yī)療正聯(lián)合九家醫(yī)院共建“檢驗AI基準數(shù)據(jù)集”，將為AI檢驗模型的性能評估提供“統(tǒng)一標尺”。

◆從臨床價值延伸來看

AI檢驗正在推動檢驗科從“輔助科室”向“臨床診療參與者”轉型。未來，基于啟元大模型的平臺，還將拓展多模態(tài)結果解讀（如結合病理圖像、基因測序數(shù)據(jù)）、專病診療模型（如糖尿病并發(fā)癥早期預警）、慢病管理（如腎病患者腎功能指標動態(tài)監(jiān)測）等場景。

「04」

未來挑戰(zhàn)：AI檢驗還需跨越哪些“坎”？

盡管進展顯著，但AI檢驗的規(guī)�；�落地仍需面對現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

◆數(shù)據(jù)標準化是首要難題。

不同醫(yī)院的LIS系統(tǒng)、儀器品牌不同，導致檢驗數(shù)據(jù)格式、項目編碼存在差異——比如“血肌酐”在A醫(yī)院的編碼是“CREA”，在B醫(yī)院可能是“SCr”，這讓AI模型難以跨機構復用。

目前，啟元團隊正聯(lián)合行業(yè)協(xié)會推動檢驗數(shù)據(jù)標準化，但全面落地仍需時間。

◆模型的“泛化能力”也需提升。

當前模型在三甲醫(yī)院的表現(xiàn)已得到驗證，但基層醫(yī)療機構的設備條件、檢測項目與三甲醫(yī)院存在差異，如何讓AI在基層好用、實用，還需要針對基層場景進行“適配優(yōu)化”——比如簡化操作界面、適配小型檢測設備數(shù)據(jù)接口等。

◆隱私保護與倫理規(guī)范不可忽視。

檢驗數(shù)據(jù)包含患者的敏感信息，AI模型的訓練與應用必須嚴格遵守《個人信息保護法》、《數(shù)據(jù)安全法》。即使各醫(yī)院的數(shù)據(jù)在本地訓練，僅上傳模型參數(shù)，不泄露原始數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)安全提供了技術保障，但行業(yè)仍需建立更明確的倫理規(guī)范，避免數(shù)據(jù)濫用。

AI不是“替代者”，而是“同行者”

從傳統(tǒng)人工操作到自動化流水線，再到如今的AI大模型，檢驗醫(yī)學的每一次進化，都在朝著“更高效、更精準、更智慧”的方向邁進。