人工智能对我国检验医学的机遇与挑战

人工智能(AI)应用于医疗健康领域是大势所趋,将全方位推动检验医学的变革。该文结合我国检验医学的发展现状,探讨了AI相关技术在提升检验流程的自动化程度、挖掘检验数据的辅助诊断价值、重塑检验行业服务模式中的应用潜力,进而从检验医学工作者的角度,设想未来面临AI取代检验科日常工作带来的冲击,如何实现向检验数据管理人员或检验医师的职能转型,开创人-机协同的检验医学新时代。期望该文对检验医学领域AI发展方向的推演能为广大检验同仁及智能医疗从业者提供启发和参考。     

人工智能在检验医学中的应用及展望

人工智能正在影响着检验医学实验室的日常,从检验标本的采集、传输、检测到检验结果自动审核及综合评估,人工智能技术已经开始渗入到检验医学过程的多个环节,基于智能接口技术的人工智能将加速医学实验室的自动化和标准化建设,以检验大数据和深度学习算法相结合的人工智能技术也将有助于在已有的检验大数据中发现新知识、开发新模型、优化新标准,最终辅助在医患之间建立最佳的诊疗决策。该文对人工智能技术在检验医学领域的最新应用进行阐述,并对人工智能在未来检验医学领域的部分应用场景进行初步探讨。     

人工智能在检验医学领域的应用和发展

随着计算机运算能力的提高, 机器学习和深度学习算法不断发展, 人工智能(AI)逐渐成为人类活动的重要工具, 也为生命科学和医学领域赋予了新的生命力。对于检验医学而言既是机遇, 也是挑战。检验大数据和AI算法结合, 推动了形态学检验能力的提升、检验流程的优化、新知识的发掘和疾病诊断模型的研发, 成为临床疾病预防、诊断和预后预测的便捷、智能的助手。     

人工智能与检验医学

人工智能是一门正处于发展前沿的新兴学科,随着第三次技术浪潮的兴起,人工智能在检验医学领域中的应用飞速发展。通过对实验室信息管理系统中的海量数据进行机器学习和数据挖掘,人工智能不仅可以有效提高检验效率缩短检验周期,还能挖掘有效数据为临床诊疗提供重要信息。该文介绍了人工智能在检验医学领域中的最新应用进展,并初步探讨了未来的发展方向。     

检验科信息化中应注意的问题和对策

检验医学是运用物理学、化学、生物学等技术,对人体血液、体液、分泌物、排泄物及脱落细胞等进行实验室检验,以期获得疾病的病因、病理变化、器官功能状态等资料来协助诊断疾病。近年来,随着基础医学、生物工程学、分子诊断学技术等发展,为学科发展提供新的机遇。医学检验实现了四化,即全实验室自动化(Total Laboratory AutomationTLA)、试剂多样化、检查方法标准化、床边检查快速化,促进医学检验朝着高理论、高科技、高水平方向发展。由此可见,21世纪的检验医学正向自动化、快速化、智能化、信息化、小型化与一体化的方向发展。1检验科…     

生殖检验发展面临的问题与挑战

生殖检验是医学检验的一个分支,涉及多专业、多学科,其起源于医学检验,服务于生殖医学.目前,生殖检验发展面临的主要问题和挑战包括:对生殖检验项目和场所设置缺乏了解;生殖检验相关术语及检验项目急需规范;绝大多数生殖检验项目缺乏有效的质控措施;新技术如人工智能(AI)、微流控技术、串联色谱质谱分析、无创基因检测技术等将逐渐应...     

可解释人工智能在疾病诊疗中的应用

可解释人工智能(XAI)是基于人工智能(AI)原则构建的可被用户理解和信任的AI系统,在检验医学领域具有广阔的应用前景。文章立足于检验医学的研究现状,结合XAI的基本概念、重要性和实现方法,重点阐述基于知识图谱的XAI技术在检验医学领域的研究思路,并展望检验XAI在疾病诊疗中的应用前景,及其研发面临的挑战和应用局限性。     

计算机与检验医学

随着计算机技术的飞速发展及信息时代的来临，计算机网络技术在各个领域都得到了广泛的应用，检验医学也不例外，目前计算机技术不仅广泛运用于各种仪器设备中，也逐步应用到实验室的数字化管理和检验医学信息的检索中，因此检验医学的发展与计算机网络技术的应用是息息相关的，本人就计算机在检验医学中的运用谈谈自己的看法。１计算机与仪器的自动化过去检验项目仅局限于简单的“三大常规”且多为手工操作，肉眼判断。随着计算机技术的发展，逐渐出现了半自动分析仪和生化分析仪，使检验医学由繁琐的手工操作向简单的自动化方向迈进了一步…     

医学检验的全过程管理

医学检验是应用现代物理化学方法、手段进行医学诊断的一门学科,主要研究如何通过实验室技术、医疗仪器设备为临床诊断、治疗提供依据。随着医院现代化建设工作的开展,检验科得到了迅猛的发展。新的检验技术和仪器的引进,推动着检验科不断向自动化、智能化方向发展。对医学检验进行全过程管理,不但有利于检验服务水平的提高,而且对整个医院     

即时检验仪器的应用与质量保证

即时检验(简称POCT)是目前检验医学发展最为迅速的领域。它的快速发展顺应了目前高效、快节奏的工作方式,满足了人们在时间上的需求,可使病人尽早得到诊断和治疗[1]。促使检验医学仪器的发展出现了大型自动化和小型POCT     

瞄准检验医学发展趋势 改革大专课程设置

近20多年来，由于分子生物学、应用物理和化学、徽电子技术、免疫技术、人工智能和计算机等多种学科的飞速发展，及向临床医学各科的广泛渗透，促进了检验医学的理论及技术仪器的快速发展。多功能、高度灵敏、全自动化的仪器不断涌向科研和卫生医疗单位，不但提高了检测精度和速度，而且实现了检验医学微量化，快速化，提高了诊断和治疗水平，显示了强大的生命力。     

人工智能在检验医学领域的应用与趋势

人工智能技术发展迅猛,已在多个学科领域实现了突破性进展,人工智能对推动检验医学的进一步发展意义深远,当前,人工智能技术已逐渐渗透到检验科工作的各个流程如检验数据处理、检验数据挖掘及检验科质量控制等,不仅提高了效率,也为临床诊疗提供了重要的信息,检验医师的职能在未来也很可能会进行相应的转型调整。因此,由人工智能来推动下一...     

人工智能在检验医学领域的应用进展

人工智能为检验医学的划时代发展提供了良好机遇。目前人工智能在检验医学领域的应用主要包括样本处理环节、形态学检验、检验结果审核及检验报告解读等,其在检验各阶段的参与均有效提高检验质量。利用机器学习对检验及相关临床数据进行深度挖掘从而建立疾病诊断模型已成为人工智能在检验医学领域的潜在应用思路。大数据与人工智能对于检验医学精准化的转变具有无可替代的作用,发展前景广阔,但当前仍面临诸多挑战。正确应对随之而来的挑战,促进二者的融合,势必将推动检验医学的高质量发展。     

实验室信息系统在检验医学中的应用探讨

随着检验医学与计算机网络技术的发展,网络版实验室信息系统(LIS)检验模块能充分共享医院信息系统的资源,减少工作人员重复劳动,为实验室标本检测提供全面的支持,从而调整并规范实验室的工作流程、保证检验工作质量、有效地控制了漏费现象,提高医院整体工作效率及检验自动化程度,更好地为临床医疗工作服务。另外LIS还包括其它辅助模块,如质控管理、试剂管理、仪器管理、人员管理工作、办公自动化及主任管理等模块,可大大提高实验室内部管理和对外服务的质量,具有在全国大中型医院推广的价值。     

主动开展临床培训与沟通促进检验质量

近年随着基础医学、临床医学、生物工程学等发展,医学检验实现了四化：即实验室自动化、试剂多样化、检查方法标准化及床边检查快速化,促使医学检验朝着高理论、高科技、高水平方向发展。新的检验技术、检验方法、检验项目层出不穷,不仅为临床医生进行临床决策提供了更多选择,对疾病的诊断和治疗也愈发依赖实验室检查,而检验结果的准确性由此受到临床科室的重视。主动开展临床培训与沟通是提高实验室质量,     

全实验室自动化系统的应用对检验医学临床实习教学提出的挑战与对策

全实验室自动化的应用对检验医学临床实习教学提出了更高的要求。针对目前检验医学实习教学中自动化分析仪器教学方面存在的理论教学缺失、实际操作机会的减少、以及实习学员计算机应用能力提高等问题,提出了加强与前期教育的沟通与联系、开发相应的模拟操作系统、集中培训与个性化教学相结合的应对策略。旨在提高检验医学实习教学效果。     

医学检验专业学生实习前强化训练探究

临床检验实习阶段是医学检验专业学生总体培养方案中的重要环节。医学检验专业当今已发展成为医学领域中较成熟的、多技术多学科交叉的、具有独特应用目标的学科,即检验医学(Laboratory Medicine)。检验医学是现代实验室检验科学技术与临床医学在更高层次上的有机结合[1]。当代检验医学发展迅猛,学科特点要求从业人员有丰富的临床医学知识、     

检验医师队伍建设方向及探讨

随着经济的发展和社会的进步和国民整体素质的提高,新技术、新理念、新思维已被引入医学检验领域,使医学检验技术呈现出大的发展趋势,如疾病的诊断,治疗,疾病的预防措施及掌握个人健康信息等,越来越多的被普及和应用,推动着临床检验向分析高速度、高自动化、高智能化,高信息传递速度、高精度分析结果、高标准临床检验质量保障方向发展。目前,在多学科融合发展中,实验室质量保证、疾病早期诊断与治疗成为了受关注的焦点。     

深度学习用于宫颈癌诊疗研究进展

宫颈癌(CC)居于女性恶性肿瘤第二位,严重危害女性健康和生命,成为全球关注的健康问题。人工智能(AI)是利用计算机程序模拟、延伸和拓展人的智能行为的科学;以AI为核心技术的智能医学是医学未来发展的重要方向。深度学习(DL)为AI新领域,在图像分析领域展示出巨大应用潜力,用于诊断及鉴别诊断肿瘤、指导治疗及预测预后等具有特有优势。本文对DL用于筛查和诊断CC、指导治疗及判断预后的现状、问题及前景进行综述。     

机器学习在急诊医疗服务体系中的应用现状与展望

正机器学习(machine learning,ML)是计算机通过模拟人类学习行为并获取处理数据的方法。ML作为人工智能(artificial intelligence,AI)的一个分支[1],以精确快速处理大量数据为特点,目前已经应用到医学的很多领域,如医学影像、实验室检查、流行病学以及疾病的预测、识别与管理等。ML与传统统计方法相比,前者在处理大量复杂的数据,比如海量的医疗数据方面,表现出更佳的处理能力[2]。急诊医疗服务体系(em