 人工智能、大数据、云计算等一系列创新技术的发展为医疗领域提供了新的发展机会，这些新兴理念、技术的涌现，也在推动着检验医学从自动化逐步向智慧化迈进。在创新技术不断涌现，科技飞速发展的今天，我们应该如何设计和建设智慧化实验室，需要重点把握哪些内容？今天金宝就带领大家一同走进智慧化实验室的设计与建设。 01 全实验室自动化（TLA）  自动化是临床实验室实现智慧化的基础之一，主要借助智能化软件的控制，通过硬件设备提升实验室工作效率、减少差错误差、节省人及物料资源。仅仅有自动化流水线还不能诠释“全实验室自动化”，还应考虑标本传输、试剂（物料）管理、质控品检测等环节或因素，同时，对不同项目进行检验的流水线可否实现整合，从而最大程度优化检验程序也是全实验室自动化的重要因素。在临床实验室，全实验室自动化是最大限度地缩短TAT和保障医疗安全的重要方式。 目前，标本转运、物料传输系统主要分为单样本气动传输系统、轨道小车物流系统、医院气动物流传输系统、智能导航运输车等。实验室应该根据实验室布局、改造难度、实际需求等选择。
智慧化实验室还应借助实验室信息系统（LIS）、中间体软件、AI等，进一步准确优化检验流程和保障检验质量。
全实验室自动化的局限性主要包括：对空间和基础设施要求高，短期成本及维护成本增加，人员技术水平要求高等。 02 实验室人工智能的临床应用 基于深度学习（DL）数据学习算法逐渐取代了用规则编程的传统算法模型，以非线性和高度交互的方式建立AI疾病预测及分层模型，在复杂数据库的挖掘分析方面具有绝对优势，有助于发现数据间的潜在关联及隐藏价值。 基于数字成像技术、目标分割算法与混合深度学习网络算法，以卷积神经网络（CNN）为代表的DL在驱动医学图像处理方面亦具有独特的优势。可广泛用于骨髓细胞形态学、自身抗体等免疫荧光镜检、微生物形态识别等领域。 基于检验结果的临床决策支持系统，涵盖丰富的临床医学数据库和信息转换技术，可通过解读LIS和HIS系统对接的共享数据，将患者基本信息、基础疾病、病例信息、标本采集条件、历史数据等数字化，从而形成患者画像。并与当次检验结果对接形成瀑布流，可视化展示患者疾病预测、临床进展，并通过网络个性化推送评估量表和随访复诊提醒。 03 物联网管理系统在实验室中的应用 要实现采购合格率、及时率，信息完整率、正确率，物资管理影响检验质量的事件发生率等质量指标的实时掌握，实现库房分级管理、库存管理、自动出入库、试剂成本精准分析、检验报告试剂溯源等，需要软件管理系统、自动识别系统、库房硬件、检验设备的试剂信息系统等有机整合。如图所示： 基于物联网的动态环境监测系统，是通过对接各类传感装置，实现实验室光线、环境温度、烟雾、冷链、机电环境数据、纯水污水数据、生物安全等自动采集记录和监控管理，同时在以上场景出现故障或指标偏离时，通过声光、远程报警、即时通讯等方式提醒实验室工作人员进行及时处理，提高运维效率、保障实验室安全的有效手段。 04 基于5G技术建设智慧化区域检验中心 区域检验中心的最大的特点之一是形成了一个网络化的临床实验室体系，而5G技术的实现与应用将极大提升区域内信息流、标本流、物资流等运行效率，同时可以实现在4G环境下难以稳定运行的新功能、新流程。 5G专网区域检验信息系统至少在以下几个方面实现区域内检验资源的优化配置以及检验水平的有效提升。
第二，基于5G移动端医患服务平台，可在区域范围内成为医疗机构临床医生的参考助手和虚拟专家，辅助医生进行临床决策分析。 第三，利用5G高效传输，实现细胞形态学在线会诊。 第四，基于5G实现高效的互联网检验。 05 结语 智慧化检验医学将比以往任何时候达到或接近高效、有效，自动化和人工智能将借助5G这条高速公路，引领检验医学到达新的高度。 然而，我们需要认识到，智慧化实验室的建设与运营尚处于初级阶段，建设经验和能力仍然不足，仍要深入了解并有效整合检验医学、信息技术、人工智能、临床决策等各方进展和资源的人才匮乏。 临床实验室非常需要开展与“医学检验AI应用”相关的培训工作，医学检验技术人员及管理人员对智慧化实验室的认识需要提高。道阻且长，但随着智慧化实验室不断建设和投入使用，终将重新定义检验医学。 作者：曾宪飞 孟茜 卫帧 郝晓柯 |
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