文章信息

发表时间： 发表于《Interdisciplinary Medicine》期刊，2024年6月14号发表，卷号为3，无明确期号标注，文章编号为INMD.20230056，DOI为 10.1002/INMD.20230056。

第一作者：Heying Xie，

单位为：上海市海军军医大学长海医院检验诊断科

通讯作者：刘善荣 教授，博士生导师，

单位为：海军军医大学第一附属医院实验诊断科。

通讯作者简介：刘善荣，海军军医大学第一附属医院实验诊断科主任。博士后，主任医师，教授，博士生导师。

国家自然科学杰出青年基金获得者，担任中华医学会检验专业委员会分子诊断学组副组长、中国生物工程学会第六届医学生物技术专业委员会副主任委员，上海市医师协会检验医师协会副会长。先后入选国家教育部新世纪优秀人才支持计划、上海市优秀学科带头人计划。获上海市生物医学工程学会学术贡献奖，全国实验医学杰出青年奖，上海市自然科学牡丹奖，上海市科学技术进步一等奖。

关键词为：

artificial intelligence（人工智能）、big data（大数据）、clinical laboratory medicine（临床检验医学）

文章二维码是：

引文格式为：H. Xie, Y. Jia, S. Liu, Interdiscip. Med. 2024, 2, e20230056. https://doi.org/10.1002/INMD.20230056              

文章解读

一、研究背景

随着人工智能（AI）技术在计算机科学领域的快速发展，其在医学领域的应用逐渐深入，而临床检验医学作为为临床诊断提供关键实验室检测结果（如免疫检测、血液检测、病原微生物检测等）的学科，正面临传统检测模式的局限 —— 临床医生常聚焦于个别检测参数，忽略参数间关联，导致大量数据未被充分利用，且传统统计方法难以处理海量复杂的临床检验数据，无法充分挖掘其诊断潜力。在此背景下，将AI与临床检验医学结合成为趋势，AI凭借高效分析处理复杂数据集的能力，有望推动临床检验在质量、自动化及诊断准确性上的提升，同时助力个性化精准医疗发展，为解决传统检测难以精准诊断的问题提供新路径。

二、本综述要讨论的核心问题或概念

核心问题：系统梳理AI在临床检验医学中的应用进展，明确AI在该领域的具体实施场景、成效，同时分析AI应用过程中面临的挑战，为 AI 更好地整合到临床检验医学提供全面参考。

核心概念：

人工智能（AI）：包含机器学习（ML）与非机器学习，ML又分为深度学习（DL）和非深度学习，可自主学习数据模式并执行检测、分类等任务，在临床检验中用于数据管理、检测任务优化、质量控制（QC）及疾病诊断等。

临床检验医学（clinical laboratory medicine）：通过各类实验室检测手段（如血液常规、尿液常规、凝血功能检测等）获取数据，为疾病诊断、治疗及预后评估提供依据的学科，是AI应用的核心场景。

Clinlabomics（临床检验组学）：融合临床检验医学与AI，从临床检验数据集中提取大量特征数据，以挖掘更多临床价值的创新概念。

三、结论与意义

结论：AI整合到临床检验检测中，能显著推动个性化精准医疗发展，提升诊断准确性，尤其对传统实验室检测系统难以精准诊断的患者有益；AI在临床检验医学的患者数据管理、检测任务执行、质量控制及疾病诊断（如癌症、心血管疾病、肝病、COVID-19等）中均展现出良好成效，可提高检测效率、降低医疗成本。

意义：

理论意义：系统综述AI在临床检验医学的应用，明确相关概念与技术框架，为后续该领域的理论研究提供基础。

实践意义：为临床检验实验室引入AI技术提供具体参考（如不同AI 模型的适用场景），助力实验室优化工作流程、提升检测质量；同时为临床医生提供更精准的诊断工具，改善患者诊疗效果，降低医疗负担。

四、挑战与未来机遇

挑战：

技术与认知层面：医疗从业者（如医生、实验室管理者）对 AI 算法了解有限，存在认知壁垒；AI模型存在 “黑箱” 问题，数据可及性差、模型设计细节不公开，影响信任度；部分AI模型性能受数据质量、数量影响，易出现拟合不足等问题。

数据与标准层面：不同临床中心数据收集、检测平台存在差异（如条码尺寸、试剂配方不同），缺乏开放数据接口与共享系统，形成 “数据孤岛”；数据格式不统一，增加AI分析难度。

伦理与管理层面：AI应用涉及责任划分、患者隐私保护等伦理问题；缺乏统一的AI系统指南，数据收集与分析流程不规范，制约AI推广。

未来机遇：

技术融合：AI与第五代无线系统（5G）结合，可实现临床检验自动化系统的远程管理，促进检验结果的互联互认；云技术助力构建开放协作的实验室大数据系统，支撑全国性检验数据交换与新型诊断模型开发。

应用拓展：AI可纳入传统检测中无异常的参数进行诊断分析，进一步提升诊断的全面性；在慢性疾病管理、早期疾病预测等领域的应用潜力可进一步挖掘。

五、未来研究优先方向

AI 模型优化：针对现有模型 “黑箱” 问题，研发可解释性更强的 AI 算法；优化模型对不同来源、格式数据的适应性，解决 “数据孤岛” 导致的模型泛化能力不足问题。

数据体系建设：推动建立统一的临床检验数据标准与共享机制，规范数据收集、存储与传输流程；构建多中心、大规模的临床检验数据库，为 AI 模型训练提供高质量数据支撑。

临床落地与伦理规范：开展更多AI在临床检验中的前瞻性研究，验证其长期临床价值；制定明确的AI应用伦理准则与责任划分机制，平衡隐私保护与技术透明度，提升医疗从业者与患者对 AI 的信任度。

跨学科协作：加强计算机科学、临床检验医学、伦理学等多学科合作，推动AI技术与临床需求深度融合，开发更贴合实际应用场景的AI工具。

六、总结

该综述围绕AI在临床检验医学的整合展开，首先阐述研究背景，指出传统临床检验的局限与AI应用的必要性；接着明确核心问题与概念，界定AI在该领域的应用范畴；随后从患者数据管理、临床检验任务、质量控制、疾病诊断四个维度，详细梳理AI的应用进展与成效；进而分析AI应用面临的技术、数据、伦理等挑战，并提出与5G、云技术融合等未来机遇；最后给出模型优化、数据体系建设等未来研究优先方向。整体而言，综述全面呈现了AI在临床检验医学的 “现状 - 挑战 - 未来”，强调AI对推动个性化精准医疗、提升诊断质量的重要作用，为该领域的发展提供了清晰的路径。