修云霞，章魯瑤，樊金宇，張洋

（1.牡丹江醫(yī)學(xué)院附屬第二醫(yī)院檢驗(yàn)科，黑龍江 牡丹江 157011；2.牡丹江醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院，黑龍江 牡丹江 157011）

0 引言

根據(jù)國務(wù)院2018年4月發(fā)布的“關(guān)于促進(jìn)‘互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康’”發(fā)展的指導(dǎo)意見，基于互聯(lián)網(wǎng)的人工智能應(yīng)用服務(wù)列入“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的應(yīng)用體系。在檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中，“自動化標(biāo)本采集、自動化流水線、自動化審核、專家系統(tǒng)、移動終端、云計(jì)算”等應(yīng)用人工智能技術(shù)，在未來十年內(nèi)將獲得普遍應(yīng)用。目前，基于人工智能技術(shù)的新型檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室利用新方法、新標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)室工作流程，在醫(yī)療領(lǐng)域進(jìn)行智能診療決策。

人工智能在檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用場景包括實(shí)驗(yàn)室的構(gòu)建（設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)行）、基于物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)等技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，模擬決策的的思維過程與行為。人工智能常用的算法包括K-Means、決策樹、樸素貝葉斯、FCN、CNN、遺傳等算法，利用這些人工智能算法對標(biāo)簽數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，不斷地調(diào)整參數(shù)，提高和深化訓(xùn)練模型的鑒別能力。在檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，智能接口、專家決策、大數(shù)據(jù)智能科研、智能管理等是人工智能技術(shù)最重要的應(yīng)用場景。

1 檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的檢測智能化

檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室對多種有形顆粒成分形態(tài)學(xué)進(jìn)行定性與定量分析[1]，需要對圖形和圖譜進(jìn)行目標(biāo)檢測。基于圖形的分析包括血細(xì)胞、骨髓細(xì)胞、糞便、精液、陰道分泌物等。應(yīng)用人工智能檢測技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對標(biāo)本的數(shù)字掃描圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)特征提取，定量與定性分析數(shù)據(jù)計(jì)算的流程?；趫D譜的智能化檢驗(yàn)如基質(zhì)輔助激光解吸飛行時間質(zhì)譜技術(shù)。該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)分析鑒定核酸、蛋白質(zhì)等有機(jī)物，在特定的細(xì)菌、真菌鑒定中發(fā)揮重要的作用，具有較高的靈敏度與特異度[2-5]。在菌種的分型中，該技術(shù)極大的縮短了細(xì)菌均屬、種或亞種的水平。目前，該技術(shù)特別適用于菌血癥、敗血癥等重污染的情況。

基于深度學(xué)習(xí)的算法模型對于微生物的鑒定發(fā)揮重要的作用。不斷改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，對蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展提供了契機(jī)，如通過智能化與大數(shù)據(jù)技術(shù)，可有效的將蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有序的存儲與二次發(fā)掘[3-7]。一些國外的學(xué)者開發(fā)出蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)（Perseus System)，該系統(tǒng)采用交互式界面，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模塊分組人群，提供診斷和預(yù)后判斷決策。用戶通過自己編寫的程序來實(shí)現(xiàn)插件擴(kuò)展與共享功能。

2 檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的自動化、智能化審核

檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的結(jié)果審核機(jī)制是檢驗(yàn)結(jié)果質(zhì)量的檢查程序[4-8]。該檢查程序包括實(shí)驗(yàn)室儀器的狀態(tài)、質(zhì)量控制狀態(tài)、血清指數(shù)、極值、臨界值等自動化審查模塊。應(yīng)用自動化、智能化的審核程序，極大的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)師的審核水平。能夠縮短審核周期，提高標(biāo)本檢測容量。應(yīng)用自動化、智能化審核技術(shù)，在臨床生化、免疫、血液、尿意、凝血等諸多方面都具有廣泛的應(yīng)用價值[9-13]。自動化審核是基于人工智能的算法模型，這種算法模型來源于布爾邏輯和審核規(guī)則的審核決策執(zhí)行。近些年來，隨著人工智能算法的不斷演進(jìn)，一些國外學(xué)者開發(fā)了具有優(yōu)化高度非線性的總損失函數(shù)分類標(biāo)本，對高度復(fù)雜和非線性的決策邊界進(jìn)行模擬，具有高靈敏度和特異度的特性。并且，在必要時該算法支持模型結(jié)構(gòu)修改[10-15]。隨著深度學(xué)習(xí)、布爾模型的發(fā)展，應(yīng)用二者的結(jié)合模式，可極大的提高審核的自動化水平。

未來的智能化審核將涵蓋自動化與專家決策融合，其目的在于改善患者狀況多樣性、提高檢驗(yàn)項(xiàng)目參考區(qū)間的邏輯判斷及基于臨床大數(shù)據(jù)的綜合判斷，實(shí)現(xiàn)對檢驗(yàn)結(jié)果的預(yù)警提示、危急值提醒、治療意見等，即將傳統(tǒng)的被動型審核轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)主動性判斷和智能化建議。

3 檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的大數(shù)據(jù)專家決策系統(tǒng)

在實(shí)驗(yàn)室醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行中，專家系統(tǒng)可利用臨床大數(shù)據(jù)信息對醫(yī)生進(jìn)行建議，包括當(dāng)前實(shí)驗(yàn)室選擇建議、檢驗(yàn)前因項(xiàng)目審查，減少選擇不當(dāng)對患者的不利影響。臨床醫(yī)生利用專家決策系統(tǒng)可獲得患者病情診斷、風(fēng)險分層、方案那擬定等多維度、多方面決策[16-17]。

基于組學(xué)檢驗(yàn)指標(biāo)的專家決策系統(tǒng)日益成熟，在分子診斷領(lǐng)域，利用專家決策系統(tǒng)對腫瘤的組織病理學(xué)特征、免疫學(xué)特征、組織化學(xué)特征進(jìn)行特征分析、提取構(gòu)建深度學(xué)習(xí)分類器模型。人工智能在感染預(yù)防和控制方面具有重大的潛力，大數(shù)據(jù)專家決策系統(tǒng)為患者的分層、早期干預(yù)提供指導(dǎo)性建議。

4 檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的智能管理

檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室管理是醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中的重要一環(huán)。檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室的智能化與標(biāo)準(zhǔn)化是檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室的必然之路。根據(jù)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中的工作內(nèi)容，如檢驗(yàn)標(biāo)本的實(shí)時監(jiān)控、記錄與流程的跟蹤管理，制定醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的流程智能化管理，檢驗(yàn)標(biāo)本的檢測、審核、質(zhì)控等各個管理領(lǐng)域優(yōu)化，可節(jié)約醫(yī)療成本。檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室的智能化管理系統(tǒng)構(gòu)建與建設(shè)，可有效提高信息收集信息與追溯檢驗(yàn)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)臨床結(jié)果的便捷與及時。

5 結(jié)語

基于人工智能技術(shù)的檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)應(yīng)用，極大的優(yōu)化實(shí)驗(yàn)室的工作，推動實(shí)驗(yàn)室檢測水平提高，優(yōu)化臨床診斷決策。利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能數(shù)據(jù)資料，實(shí)現(xiàn)疾病控制、篩查、診療的應(yīng)用價值最大化，加速改善醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室的發(fā)展進(jìn)程。