AI如何改变医院检验系统的未来？

AI如何改变医院检验系统的未来？

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中国科技网

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来源

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https://www.stdaily.com/web/gdxw/2025-01/14/content_285980.html

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https://finance.sina.com.cn/stock/relnews/cn/2024-11-14/doc-incvzsen1139493.shtml

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https://blog.csdn.net/2403_89448291/article/details/144264373

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2024年11月，国家卫健委发布《关于印发卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知》，其中明确指出，人工智能技术将在检验医学领域发挥重要作用。从临床辅助决策到检验报告质控，从医疗质量管理到遗传性疾病筛查，AI正在全方位改变医院检验系统的未来。

智能辅助决策

AI技术能够整合多组学基因测序等检验结果信息，参与构建临床专病智能辅助决策模型。在高血压、糖尿病、肝癌、结直肠癌、胃癌、食管癌、肺癌、房颤、脑卒中、抑郁症等疾病的临床诊疗中，AI通过分析患者的基因信息和治疗反应，预测药物在不同患者身上的效果，为医生提供个性化的治疗建议。

检验报告质控

实验室检验报告单是医疗文书的重要组成部分。使用自然语言处理、知识抽取、语言大模型等人工智能技术，对检验报告单中的文本、图像等进行数据挖掘处理，构建检验知识库。实时监控报告单的书写内容，基于知识库实时分析患者诊疗信息，自动识别反馈问题，保证报告单的完整性、合理性、规范性、准确性和时效性，辅助提高报告单质量。

医疗质量管理

AI不仅提高了数据处理的速度和准确性，还通过自动化任务降低了行政成本。研究显示，AI系统在处理数据时的准确性和速度远超传统方法，这使得医院能够进行近实时的质量评估，从而更快地响应患者需求和改善护理质量。

遗传性疾病筛查

基于人工智能筛选遗传性疾病标志物，探究标志物和疾病进展相关性，为疾病筛查预测提供决策支持。基于大模型及多组学方法，鉴定并筛选遗传性疾病密切相关新型生物标志物，分析基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组等生物信息，研究新型生物标志物和遗传性疾病进展程度的相关性及其在疾病早期预警中的作用，研究新型生物标志物产生过程，解析其在遗传性疾病发生发展中的作用机制。

医学科研数据分析

利用人工智能技术，整合医学文书、影像、基因组、转录组、蛋白质组、时序传感等多模态数据，建立全面分析辅助临床科研的智能平台。整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。

图像识别与自然语言处理

AI的图像识别技术，尤其是深度学习算法，已经成为放射科医生的得力助手。这些算法能够识别和分析CT和MRI等医学影像，辅助医生发现异常情况。例如，深度学习模型通过学习成千上万的影像数据，学会识别肿瘤的边缘，甚至预测肿瘤的类型和生长速度，这不仅提高了诊断的准确性，还为医生提供了更多关于疾病发展的重要信息，提高诊断的准确性和效率。

自然语言处理（NLP）技术能够理解和分析病历记录、症状描述等文本信息，为医生提供诊断建议。通过分析患者的病历和症状，AI可以快速识别出可能的疾病，并为医生提供一份可能的疾病列表，大大减少了医生的诊断时间。

药物研发

来自BCG的最新研究，首次对AI算法在药物发现领域的实质进展做了初步的分析，报告跟进了生物科技公司近年来使用AI发现的所有药物分子，并分析它们在临床试验中的表现，研究人员对100+家「AI原生」生物技术公司临床管线进行首次分析，结果发现：AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%-90%，而历史平均水平约为50%，在II期临床试验中，成功率为40%。

个性化医疗

AI技术在个性化医疗中扮演着核心角色，通过分析个体的遗传信息和生活习惯、既往病史等多维度数据，AI能够为患者提供量身定制的治疗方案和健康管理服务。这种个性化的治疗方案能够更好地满足患者的需求，提高治疗效果，减少不必要的医疗资源浪费。

2025年1月，上海市医疗大模型应用检测验证中心在徐汇区成立。这是国内首个面向医疗大模型应用评测和验证的平台，由上海人工智能实验室牵头建设，华山医院、中山医院、瑞金医院等12家医疗机构成为中心首批验证单位。

上海市经信委主任张英表示，随着大模型技术的快速迭代发展，人工智能在医疗领域的应用正展现出其巨大潜力和价值。医疗大模型应用检测验证中心的启用，将对医疗大模型进行全链路管理，为进一步推动医疗人工智能技术与临床实践深度融合提供平台保障。

得益于上海人工智能实验室在医疗基础模型群“浦医”、医疗大模型评测体系“MedBench”的长期技术积累，上海市医疗大模型应用检测验证中心将开展资质核对、基模审查、安全性审查、医疗场景评价、产品伦理审查和应用落地跟踪的医疗大模型评测工作，通过全流程审核机制和专业的场景验证设计，对医疗大模型应用开展科学的检测评价。

“垂直化、专业化、场景化、细分化赋能，将成为人工智能在医疗场景中应用和发展的主旋律。”上海市卫健委主任闻大翔说，医疗大模型应用检测验证中心将提供平台，通过建立一套完善的医疗人工智能技术应用管理体系，对医疗大模型进行全面系统的测试、验证和优化，提高医疗大模型的通用性和可复制性，确保其在临床应用中具备高度的准确性、可靠性和安全性。

未来，上海人工智能实验室将继续与各方携手，基于“书生”大模型强大的通用性能，深化医疗专用模型的纵深能力，共同探索智慧医疗的全新落地形式。

随着技术的不断发展，AI有望在未来的医疗质量管理中发挥更加重要的作用，推动整个行业向更高效、更精准的方向发展。